使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈

explain中的列

1. id列

id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按select 出现的顺序增长的。 id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行。

2. select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。

1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union

1 mysql> explain select * from film where id = 2;

2）primary：复杂查询中最外层的 select

3）subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from子句中）

4）derived：包含在 from子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表（derived的英文含义）用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型

1 mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=off';#关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并优化
2 mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) 
             from (select * from film where id = 1) der;

1 mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配置

5）union：在 union 中的第二个和随后的 select

1 mysql> explain select 1 union all select 1;

 3. table列

这一列表示 explain的一行正在访问哪个表。当 from 子句中有子查询时，table列是格式，表示当前查询依赖 id=N 的查询，于是先执行 id=N 的查 询。 当有 union时，UNION RESULT 的 table 列的值为，1和2表示参与 union 的 select 行id。

4. type列

表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。

依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref NULL：mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。

例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表

1 mysql> explain select min(id) from film

 const, system：

mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是 const的特例，表里只有一条元组匹配时为system

1 mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;

1 mysql> show warnings; 

eq_ref：

primary key 或 unique key 索引都被连接使用 ，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。 

1 mysql> explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

 ref：

相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。

1. 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）

1 mysql> explain select * from film where name = 'film1';

 2.关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。

1 mysql> explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.fi
lm_id;

range：

范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。  

1 mysql> explain select * from actor where id > 1;

index：

扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。 

1 mysql> explain select * from film;

ALL：

即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。 

1 mysql> explain select * from actor;

5. possible_keys列 

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。

explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引 对此查询帮助不大，选择了全表查询。

如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提 高查询性能，然后用 explain 查看效果。

6. key列

这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。 如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index。

7. key_len列

这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。

举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。

1 mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;

key_len计算规则如下：

• 字符串，char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符数，而不是字节数，如果是utf-8，一个数字 或字母占1个字节，一个汉字占3个字节
  char(n)：如果存汉字长度就是 3n 字节
  varchar(n)：如果存汉字则长度是 3n + 2 字节，加的2字节用来存储字符串长度，因为 varchar是变长字符串
• 数值类型
  tinyint：1字节
  smallint：2字节
  int：4字节
  bigint：8字节
• 时间类型
  date：3字节
  timestamp：4字节
  datetime：8字节
• 如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL

8. ref列

这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id）

9. rows列

这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。

10. Extra列

这一列展示的是额外信息。

索引最佳实践

1 示例表：
2 CREATE TABLE `employees` (
3 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
4 `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
5 `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
6 `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
7 `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
8 PRIMARY KEY (`id`),
9 KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
10 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';
11
12 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
13 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei',
23,'dev',NOW());
14 INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

1.全值匹配 

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';

 74的由来 name的长度24  24*3+2=74

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manage
r';

 2.最左前缀法则

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

1 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'Bill' and age = 31;
2 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 30 AND position = 'dev';
3 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

3.不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描 

因为你操作后得到得字符，到索引B+树里面去找，是找不到得！

 4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

例如这个图，查找name=Bill，age>29 and position=“dev”  中这个dev不会走索引，因为age已经根据大小排好了，那么下一列得position肯定是无序得，只能全表扫描

5.尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少 select * 语句

6.mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描 < 小于、 > 大于、 = 这些，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引

7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

8.like以通配符开头（'$abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作

一般通配符在前面走不了索引，在后面可以

问题：解决like'%字符串%'索引不被使用的方法？

a）使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段

1 EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';

b）如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎

9.字符串不加单引号索引失效

10.少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评 估是否使用索引，详见范围查询优化

11.范围查询优化

总结