mysql的explain执行计划用于分析sql语句的执行方式，帮助优化查询性能。1. id字段表示执行顺序，值越大优先级越高；2. select_type表示查询类型，如simple、primary、subquery等；3. type显示查找方式，最佳为const、eq_ref，最差为all；4. key和possible_keys分别表示实际和可能使用的索引；5. extra提供额外信息，如using index、using filesort等；优化时应关注type是否为all、extra是否有临时表或文件排序，并结合联合索引的最左前缀原则和覆盖索引减少回表查询，从而提升效率。
MySQL的EXPLAIN执行计划，简单来说，就是告诉你MySQL准备怎么执行你的SQL语句。它能帮你找出SQL的瓶颈，让你知道哪些地方可以优化，从而提升查询效率。核心在于理解各个字段的含义，以及它们之间的关系。
解决方案
要真正理解EXPLAIN，你需要掌握以下几个关键点，并且结合实际案例多加练习：
id: 这个字段表示查询中执行select子句或操作表的顺序。id值越大，优先级越高，越先执行。如果id相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行。如果为
NULL，则表示这是一个结果集，不需要使用它查询。-
select_type: 表示对应行是简单查询还是复杂查询。常见的类型包括：
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SIMPLE: 简单查询，不包含子查询或UNION。 -
PRIMARY: 最外层的SELECT查询。 -
SUBQUERY: 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询。 -
DERIVED: 在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED(衍生)，MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。 -
UNION: 若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为DERIVED。 -
UNION RESULT: 从UNION表获取结果的SELECT。
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table: 显示这一行数据是关于哪张表的。
partitions: 如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。
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type: 这是最重要的列之一，显示了MySQL决定如何查找表中的行。从最佳到最差的排序如下：
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system: 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现。 -
const: 表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快。 -
eq_ref: 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。 -
ref: 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。 -
fulltext: 使用FULLTEXT索引执行的查询。 -
ref_or_null: 类似ref，但是MySQL必须在额外的步骤中搜索包含NULL值的行。 -
index_merge: 表示使用了索引合并优化。 -
unique_subquery: 使用了唯一索引来关联子查询。 -
index_subquery: 使用了非唯一索引来关联子查询。 -
range: 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引。一般就是在你的where语句中出现了between、、in等的查询。 -
index: 扫描整个索引树。通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。 -
ALL: 全表扫描，这是最差的情况，意味着MySQL必须扫描整个表来找到匹配的行。
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possible_keys: 显示MySQL可以使用哪些索引来查找这张表。可能为空，表示没有可用的索引。
key: 实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。
key_len: 表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好。
ref: 显示索引的那一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。
rows: MySQL估计要检查的行数，估算值，不一定准确。
filtered: 表示返回结果的行数占需读取行数的百分比。
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Extra: 包含MySQL解决查询的详细信息，也是关键的诊断信息。常见的有：
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Using index: 表示使用了覆盖索引，避免了回表查询。 -
Using where: 表示使用了WHERE子句来过滤结果。 -
Using temporary: MySQL需要创建临时表来存储结果，常见于ORDER BY和GROUP BY。 -
Using filesort: MySQL需要使用文件排序，而不是索引排序。 -
Using join buffer (Block Nested Loop): 使用了连接缓存。 -
Impossible WHERE: WHERE子句的值总是false，不能用来获取任何元组。 -
Select tables optimized away: 在没有GROUP BY子句的情况下，基于索引优化MIN/MAX操作或者对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化。 -
Distinct: 优化DISTINCT操作，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作。
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如何根据EXPLAIN结果优化SQL？
优化SQL是一个迭代的过程，EXPLAIN是你的得力助手。
- type是ALL？: 立即添加索引！这是最常见的性能问题。
- Using temporary或Using filesort？: 尽量避免，优化ORDER BY和GROUP BY语句，考虑添加合适的索引。
- rows过大？: 检查WHERE子句，确保使用了索引，缩小扫描范围。
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possible_keys有值，但key是NULL？: 说明MySQL认为使用索引不如全表扫描，可能是索引选择性不高。可以尝试强制使用索引 (
FORCE INDEX)，或者优化WHERE子句。
如何理解联合索引的生效规则？
联合索引，也叫复合索引，是指在多个字段上建立的索引。它的生效规则遵循“最左前缀原则”。这意味着，查询必须从索引的最左边的列开始，并且不能跳过索引中的列。
例如，有一个联合索引 (a, b, c)，以下情况索引会生效：
WHERE a = xWHERE a = x AND b = yWHERE a = x AND b = y AND c = z
以下情况索引不会完全生效：
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WHERE b = y(跳过了最左边的列 a) -
WHERE c = z(跳过了最左边的列 a 和 b) -
WHERE a = x AND c = z(跳过了中间的列 b，a生效，c不生效)
理解最左前缀原则，可以帮助你更好地设计索引，避免索引失效，提升查询效率。
覆盖索引是什么，有什么好处？
覆盖索引是指，查询所需的所有字段都包含在索引中，而不需要回表查询数据行。换句话说，MySQL可以直接从索引中获取所有需要的数据，而不需要再去读取数据行。
好处：
- 减少I/O操作: 避免了回表查询，减少了磁盘I/O，提升了查询速度。
- 提高查询效率: 由于不需要读取数据行，查询效率大大提高。
要实现覆盖索引，需要合理设计索引，将查询中需要用到的字段都包含在索引中。例如，如果查询 SELECT a, b FROM table WHERE c = z，可以创建一个联合索引 (c, a, b)。
为什么有时候MySQL明明有索引，却不使用？
这是一个常见的问题，原因可能有很多：
- 全表扫描更快: MySQL优化器会评估使用索引的成本，如果认为全表扫描比使用索引更快，就会选择全表扫描。例如，当查询的数据量很大，或者索引选择性不高时，就可能出现这种情况。
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索引列参与了运算: 如果索引列参与了函数运算，或者进行了类型转换，MySQL就无法使用索引。例如，
WHERE DATE(date_column) = '2023-10-27'。 - 使用了OR连接: 如果WHERE子句中使用了OR连接，并且OR连接的条件中包含没有索引的列，MySQL就可能放弃使用索引。
- 数据类型不匹配: 如果查询条件的数据类型与索引列的数据类型不匹配，MySQL可能会进行隐式类型转换，导致索引失效。
解决办法：
- 优化SQL语句: 避免在索引列上进行运算，尽量使用索引列本身进行比较。
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强制使用索引: 可以使用
FORCE INDEX来强制MySQL使用索引。 -
更新统计信息: MySQL优化器依赖于统计信息来评估索引的成本，如果统计信息不准确，可能会导致错误的判断。可以使用
ANALYZE TABLE来更新统计信息。
总而言之，理解EXPLAIN的各个字段的含义，结合实际案例进行分析，不断优化SQL语句和索引设计，才能真正提升MySQL的查询性能。这需要经验的积累和不断的实践。
