MySQL的EXPLAIN指令使用例解

數庫庫一共5個表（tab1，tab2等等），表結構以下：

mysql> desc tab1; -- 共有400行記錄
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| col1  | varchar(15) | YES  |     | NULL    |                |
| col2  | datetime    | YES  | MUL | NULL    |                |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.01 sec)

mysql> desc tab2; -- 共有4000行記錄
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field   | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id      | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| col1    | varchar(15) | YES  |     | NULL    |                |
| col2    | datetime    | YES  | MUL | NULL    |                |
| tab1_id | int(11)     | YES  |     | NULL    |                |
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.01 sec)

-- tab3，tab4，tab5結構相似於tab2，分別有40000、400000，4000000行記錄；

看第一個例子：

mysql> EXPLAIN
    ->    SELECT COUNT(*)
    ->      FROM tab5 JOIN tab4 ON tab4.id = tab5.tab4_id
    ->     WHERE tab5.id <= 500000;
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref               | rows   | Extra       |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------------+--------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tab5  | range  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL              | 504980 | Using where |
|  1 | SIMPLE      | tab4  | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | test.tab5.tab4_id |      1 | Using index |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------------+--------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

查看上面EXPLAIN指令的輸出結果，一共有兩行，‍‍‍‍先後順序也是MySQL掃描表的前後順序‍‍（1）‍‍。共有兩種掃描類型「range」、「eq_ref」，說明MySQL先使用tab5表的主鍵索引來過濾條件（<=500000），而後再利用參照tab4的主鍵索引來找到關聯表的記錄。‍

再來看一個例子：

mysql> EXPLAIN
    ->    SELECT COUNT(*)
    ->      FROM tab5 JOIN tab4 ON tab4.id = tab5.tab4_id
    ->     WHERE tab5.id <= 1000000;
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------------+---------+-------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref               | rows    | Extra       |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------------+---------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tab5  | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL              | 4000000 | Using where |
|  1 | SIMPLE      | tab4  | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | test.tab5.tab4_id |       1 | Using index |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-------------------+---------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

和前面的EXPLAIN語句相比，把查詢的範圍擴大了一倍。再看掃描類型，變化爲「ALL」，「eq_ref」，這說明MySQL再掃描tab5時不使用主鍵索引了，直接掃描全表，而後拿記錄來過濾條件（<=1000000），而後再利用參照tab4的主鍵索引來找到關聯表的記錄。爲何不使用tab5的主鍵索引了呢？想必是MySQL斷定在索引（二叉樹）中查找一個範圍所用的時間比掃描全表還慢，因此選擇掃描全表（2）。

下面用「強制使用索引」來驗證下上面的想法：

mysql> SELECT COUNT(*) FROM tab5 JOIN tab4 ON tab4.id = tab5.tab4_id WHERE tab5.id <= 1000000;
1 row in set (1.73 sec)

mysql> SELECT COUNT(*) FROM tab5 FORCE INDEX (PRIMARY) JOIN tab4 ON tab4.id = tab5.tab4_id WHERE tab5.id <= 1000000;
1 row in set (4.02 sec)

結果和設想的一致，索引的較大範圍斷定仍是比較耗時的。

看下一條EXPLAIN語句：

mysql> EXPLAIN
    ->    SELECT COUNT(*)
    ->      FROM tab5 JOIN tab4 ON tab4.id = tab5.tab4_id
    ->     WHERE tab5.id <= 2000000 AND tab4.id = 200000;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+---------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows    | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+---------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tab4  | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |       1 | Using index |
|  1 | SIMPLE      | tab5  | ALL   | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  | 4000000 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+---------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

如前面的相比，我指定查詢條件tab4的一條（id = 200000）記錄，此時MySQL的掃描順序發生的變化，先掃描tab4，再掃描tab5，掃描類型也變爲「const」，「ALL」。也就是說MySQL先根據tab4的索引找到id等於200000的記錄，而後再對tab5表進行全表掃描，逐條比較是否知足關聯條件和id小於等2000000的條件。來看下這個查詢語句須要的時間：

mysql> SELECT COUNT(*) FROM tab5 JOIN tab4 ON tab4.id = tab5.tab4_id WHERE tab5.id <= 2000000 AND tab4.id = 200000;
1 row in set (0.52 sec)

若是，我對tab5表中的tab4_id字段作一個索引，會不會讓上面語句查詢速度有很大的提升呢？試一下，再看查詢速度：

-- 原來tab5表tab4_id字段沒有索引，這條語句是在加上索引後執行的
mysql> SELECT COUNT(*) FROM tab5 JOIN tab4 ON tab4.id = tab5.tab4_id WHERE tab5.id <= 2000000 AND tab4.id = 200000;
1 row in set (0.00 sec)

速度果真有很大提升，已經不超過10毫秒了。再執行下EXPLAIN語句：

mysql> EXPLAIN
    ->    SELECT COUNT(*)
    ->      FROM tab5 JOIN tab4 ON tab4.id = tab5.tab4_id
    ->     WHERE tab5.id <= 2000000 AND tab4.id = 200000;
+----+-------------+-------+-------+---------------------+-------------+---------+-------+------+-------------
| id | select_type | table | type  | possible_keys       | key         | key_len | ref   | rows | Extra
+----+-------------+-------+-------+---------------------+-------------+---------+-------+------+-------------
|  1 | SIMPLE      | tab4  | const | PRIMARY             | PRIMARY     | 4       | const |    1 | Using index
|  1 | SIMPLE      | tab5  | ref   | PRIMARY,idx_tab4_id | idx_tab4_id | 5       | const |   10 | Using where
+----+-------------+-------+-------+---------------------+-------------+---------+-------+------+-------------
2 rows in set (0.00 sec)

此時的掃描類型已經變爲「const」，「ref」，也就是說MySQL先根據tab4的索引找到id等於200000的記錄，而後再參照tab4的id，利用tab5表中的對應索引劃定一個範圍，在這個範圍中再比較其是否知足條件（<=2000000）。也提示咱們關聯字段要不要建索引，視關聯表在查詢時的使用條件而定（3）。