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今天小編給大家分享一下Explain命令在優化查詢中怎么應用的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。
首先，我們來看一個簡單的示例：
EXPLAIN SELECT * FROM `users` WHERE `id` = 1;
這條 SQL 查詢語句查詢了 users 表中 id 等于 1 的行。下面是這條 SQL 語句的 EXPLAIN 結果：
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | users | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | Using index | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+
接下來，我們將逐一分析每一個字段的含義。
id 是一個唯一標識符，用于區分每個 SELECT 語句。在一個復雜的查詢中，可能會包含多個 SELECT 語句，每個 SELECT 語句都會有一個不同的 id。在 EXPLAIN 的輸出結果中，如果 id 相同，那么這些查詢將被認為是相互關聯的。
select_type 表示查詢類型。下面是 select_type 可能出現的取值及其含義：
SIMPLE：簡單的 SELECT 查詢，不包含子查詢或 UNION 查詢；
PRIMARY：最外層的 SELECT 查詢；
SUBQUERY：子查詢中的第一個 SELECT 查詢，該查詢在最終結果中返回一個值，用于作為主查詢的條件；
DEPENDENT SUBQUERY：依賴于外部查詢的子查詢，子查詢中的 SELECT 查詢會被重復執行；
DERIVED：派生表，查詢中包含子查詢作為 FROM 子句的一部分；
UNION：UNION 中的第二個及后面的 SELECT 查詢；
DEPENDENT UNION：依賴于外部查詢的 UNION 查詢；
UNION RESULT：UNION 的結果集；
DEPENDENT UNION RESULT：依賴于外部查詢的 UNION 結果集。
table 表示查詢涉及的表
partitions 表示查詢涉及的分區。
type 表示 MySQL 執行查詢時采用的訪問類型。下面是 type 可能出現的取值及其含義：
system：僅包含一行的表，系統表（例如 MySQL 中的 mysql.user 表）；
const：僅查詢一行，基于主鍵或唯一索引的等值查詢（例如 id = 1）；
eq_ref：使用唯一索引或主鍵從單個表中查詢一行數據；
ref：使用非唯一索引從單個表中查詢多行數據；
fulltext：全文搜索；
ref_or_null：類似于 ref，但是還包含 NULL 值；
index_merge：使用多個索引合并結果，比如使用 OR 來連接多個索引；
unique_subquery：使用 IN 或 EXISTS 進行子查詢；
index_subquery：使用 IN 或 EXISTS 進行子查詢，但是子查詢使用了索引；
range：查詢范圍內的行，使用一個索引進行查找；
index：全表掃描，但是只遍歷索引樹；
ALL：全表掃描。
在優化查詢時，我們通常希望避免出現 ALL、index 或 fulltext 這樣的訪問類型，而是希望查詢能夠使用更加高效的索引訪問方式，例如 eq_ref、ref 或 range。
possible_keys 表示 MySQL 可能使用的索引列表。
key 表示 MySQL 實際使用的索引。
key_len 表示索引使用的字節數。
ref 表示查詢使用的索引列或常量。
rows 表示 MySQL 估計需要掃描的行數。
filtered 表示結果集的行占全部匹配行的比例。如果 filtered 很小，說明查詢的結果集很小。
Extra 字段包含了執行查詢的額外信息，通常包括以下信息：
Using where：表示 MySQL 會在存儲引擎層面使用 WHERE 子句來過濾結果集；
Using index：表示 MySQL 使用了覆蓋索引來查詢數據，不需要訪問表；
Using temporary：表示 MySQL 在查詢過程中需要使用臨時表；
Using filesort：表示 MySQL 需要對結果集進行排序；
Using join buffer：表示 MySQL 需要使用連接緩存區；
Impossible where：表示 WHERE 子句總是返回 false；
Select tables optimized away：表示 MySQL 可以在查詢過程中刪除未引用的表；
No tables used：表示查詢不需要訪問任何表。
以上就是 EXPLAIN 命令詳情介紹
通過 EXPLAIN 命令輸出的結果，我們可以判斷查詢的瓶頸在哪里，然后進行優化。通常，我們可以從以下幾個方面入手：
選擇合適的索引
在 EXPLAIN 輸出中，可以看到 possible_keys 和 key 字段，它們分別表示可能使用的索引和實際使用的索引。如果 key 字段是 NULL，那么說明查詢沒有使用任何索引，這是需要優化的重點。為了提高查詢效率，我們應該盡可能地使用索引，而不是全表掃描。
在選擇索引時，我們需要根據查詢條件的類型和頻率來選擇合適的索引。通常來說，可以選擇與 WHERE 子句中使用的條件完全匹配的索引。如果查詢中有多個條件，那么可以選擇多個條件的交集（AND）或并集（OR）的索引。另外，也可以使用聯合索引來覆蓋多個查詢條件。
在選擇索引時，我們還需要注意一些性能問題。例如，我們應該選擇基于數據密度較高的列的索引，避免使用字符串類型的索引，避免使用過多的聯合索引等。
減少數據訪問
在 EXPLAIN 輸出中，可以看到 type 字段，它表示 MySQL 執行查詢時采用的訪問類型。如果 type 字段是 ALL 或 index，那么說明查詢需要進行全表掃描，這是需要優化的重點。為了提高查詢效率，我們需要盡可能地避免全表掃描。
一種減少數據訪問的方法是使用覆蓋索引。覆蓋索引是指查詢只需要從索引中讀取數據，而不需要回到數據表中查找其他數據。使用覆蓋索引可以避免 MySQL 進行全表掃描，從而大大提高查詢效率。
為了使用覆蓋索引，我們需要選擇合適的索引，并將查詢所需的所有列都包含在索引中。如果索引中的列不能滿足查詢的需求，那么 MySQL 就需要回到數據表中查找其他數據，從而導致性能下降。
減少排序和分組
在 EXPLAIN 輸出中，可以看到 Extra 字段，它表示 MySQL 需要進行的額外操作。如果 Extra 字段中出現了 Using filesort 或 Using temporary，那么說明查詢需要進行排序或分組，這是需要優化的重點。為了提高查詢效率，我們需要盡可能地減少排序和分組操作。
一種減少排序和分組的方法是使用索引。通過選擇合適的索引，我們可以避免 MySQL 進行排序和分組操作，從而提高查詢效率。另外，我們也可以使用 ORDER BY 和 GROUP BY 子句來明確排序和分組的順序，避免 MySQL 進行額外的操作。
避免隱式類型轉換
在 EXPLAIN 輸出中，可以看到 type 字段和 key 字段。如果這些字段中出現了 Using where，那么說明查詢需要使用 WHERE 子句進行過濾。在進行 WHERE 過濾時，MySQL 可能會對查詢條件進行隱式類型轉換，從而導致性能下降。
為了避免隱式類型轉換，我們應該在查詢條件中使用與數據類型相同的值。例如，如果某個列的數據類型是整數，那么我們應該使用整數值進行查詢，而不是字符串值或浮點數值。
減少查詢次數
在 EXPLAIN 輸出中，可以看到 rows 字段和 Extra 字段。如果這些字段中出現了 Using index，那么說明查詢可以通過索引直接返回結果，而不需要回到數據表中進行查詢。這種情況下，查詢次數將會減少，從而提高查詢效率。
為了減少查詢次數，我們應該盡可能地使用索引，并避免在查詢中使用子查詢、聯合查詢等復雜的查詢語句。此外，我們也可以使用緩存技術來減少查詢次數，例如使用 Memcached 等內存緩存工具。
以上就是“Explain命令在優化查詢中怎么應用”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注億速云行業資訊頻道。
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