explain关键字的作用

时间: 2024-08-07 10:01:04 浏览: 116

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Explain关键字是MySQL中的一个重要工具，它能够帮助数据库管理员和开发人员深入理解SQL语句的执行计划。通过分析执行计划，我们可以优化查询语句，提高数据库性能。 Explain关键字可以提供每个SELECT查询的执行细节。在一个复杂的SQL查询语句中可能包含多个SELECT关键字，Explain关键字能够为每个查询分配一个唯一的id值。这个id值表示了查询的执行顺序以及它们在查询中的层级关系。针对单表的访问方法被称为type，常用的访问方法包括ALL（全表扫描）、index（索引全扫描）、range（索引范围扫描）、ref（非唯一索引查找）、eq_ref（唯一索引查找）等。接下来，我们来探讨Explain输出结果中的各个列： select_type表示查询的类型，它包括SIMPLE、PRIMARY、UNION、UNION RESULT等。SIMPLE表示没有子查询或UNION的查询，PRIMARY表示最外层的查询或最内层的查询，UNION表示UNION中的第二个或之后的查询，UNION RESULT表示从UNION的临时表检索结果的select。 table列显示了正在访问的表名，或者对于子查询来说，显示的是子查询的ID。 partitions列显示了查询将访问的表所使用的分区信息。如果表没有分区，那么显示NULL。 type列显示了表的连接类型。一个好的连接类型是ref或更佳，差的是ALL。system是type列的最优值，表示表只有一行，即const的特例。 possible_keys列给出了MySQL在搜索表记录时可能使用到的索引。然而，即便这个列有值，实际使用的索引可能与possible_keys列中的不同，实际使用的索引会在key列显示。 key列显示了实际使用到的索引，如果没有使用到索引，这个值会是NULL。 key_len列表示了实际使用到的索引的长度，这是根据索引的定义和数据类型来计算得出的。 ref列显示了索引列与哪些列或常数等值匹配。 rows列预估了将要读取的记录条数，这个预估值是基于统计信息和索引策略得出的。 filtered列显示了表经过搜索条件过滤后，剩余记录的百分比。这个值是根据表的总行数乘以过滤条件后剩下的百分比计算得出的。 Extra列提供了额外的信息，这些信息可以是关于查询性能的提示，例如“Using index”表示MySQL将只使用索引来获取所需数据，或者“Using where”表示MySQL在索引之外的列上施加了where条件来过滤数据。举个例子，当我们执行以下查询： ```sql mysql> explain select * from t1 join t2; ``` 执行结果将包括上述提到的列，例如： ``` +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 8 | 100.00 | NULL | | 1 | SIMPLE | t2 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 8 | 100.00 | Using join buffer (Block Nested Loop) | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------+ ``` 如果查询中包含子查询或者UNION语句，那么每个SELECT关键字都会有一个唯一的id值。例如，当查询中包含子查询时： ```sql mysql> explain select * from (select * from t1 where id=1) as subquery; ``` 输出结果将包含子查询的id值： ``` +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | PRIMARY | <subquery> | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | | 2 | SUBQUERY | t1 | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ ``` 在这个例子中，主查询（外部查询）和子查询（内部查询）都有一个唯一的id值，并且可以通过id值看到查询执行的顺序。 Explain关键字的使用非常广泛，它不仅可以用于SELECT语句，还可以用于DELETE、INSERT、REPLACE和UPDATE语句。通过分析Explain的输出结果，我们可以找到影响查询性能的瓶颈，优化查询语句，提高数据库操作的效率。

explain关键字通常在编程、查询解析或搜索引擎中用于请求对某个术语、函数或操作的详细解释。当你使用explain时，它会返回查询执行计划的细节，帮助开发者理解数据库如何处理SQL语句，比如索引的使用情况、是否启用缓存等。这对于优化查询性能、调试复杂查询以及学习数据库内部工作原理非常有用。在数据库管理系统（如MySQL、MongoDB）中，explain可以让你看到实际的执行步骤，而不仅仅是最终结果。在编程语言（如Python的SQLAlchemy）中，explain则用于查看ORM查询的执行策略。

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