【查询计划分析】：彻底读懂并优化MySQL执行计划的8个技巧

# 1. MySQL执行计划概述

MySQL执行计划是数据库查询优化过程中不可或缺的一部分，它提供了一种了解MySQL如何执行SQL语句的方式。一个良好的执行计划能够帮助开发者和数据库管理员快速定位性能瓶颈，并为数据库性能调优提供科学依据。

在本章中，我们将介绍执行计划的基本概念，解释执行计划的生成机制，并揭示其对数据库性能的影响。为了更好地理解这一章的内容，读者不需要具备深厚的数据库理论基础，但应熟悉SQL语言的基础知识。

通过本章的学习，读者将能够理解执行计划的核心功能，并在后续章节中更深入地探索如何利用执行计划来优化数据库性能。随着章节的推进，我们将深入到执行计划的细节和分析技巧，为成为一名数据库性能优化专家奠定坚实的基础。

# 2. 执行计划的基础知识

## 2.1 执行计划的生成与输出

### 2.1.1 查询EXPLAIN的使用方法

在数据库查询中，理解查询是如何执行的是至关重要的。MySQL提供了一个强大的工具——EXPLAIN，来帮助我们分析查询语句的执行计划。一个执行计划显示了MySQL优化器如何处理一个给定的SELECT查询语句，包括它将如何选择表、连接它们以及以何种顺序来搜索数据。

要使用EXPLAIN，你需要在你的查询前简单地添加EXPLAIN关键字。举个例子：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id = 1;

EXPLAIN输出了一系列的行，每行代表查询中一个表的访问策略。对于每个表，EXPLAIN会告诉你MySQL是如何进行查询优化的，包括使用的索引、使用的类型、扫描的行数等信息。这能帮助数据库管理员或开发者理解查询的性能瓶颈，并据此优化它们。

### 2.1.2 EXPLAIN输出的各个字段解析

EXPLAIN输出的字段包含了丰富的性能分析信息。以下是一些核心字段的解释：

- `id`: 查询中SELECT识别符，用于标识查询中各个SELECT的顺序。
- `select_type`: 查询的类型，比如SIMPLE、PRIMARY、UNION或SUBQUERY等。
- `table`: 输出行所引用的表。
- `type`: 表示表是如何连接的，常见的类型有const, ref, range, index, ALL等，其中const是最优的。
- `possible_keys`: 可能用在该表上的索引。
- `key`: 实际使用的索引。
- `key_len`: 使用的索引长度。
- `ref`: 显示了哪些列或常量被用于找到索引值。
- `rows`: 预估需要扫描的行数。
- `Extra`: 包含不适合在其他列显示但十分重要的额外信息。

理解和分析这些字段对于优化查询至关重要，因为它们直接关系到查询性能。

## 2.2 理解索引在执行计划中的作用

### 2.2.1 索引类型及其对执行计划的影响

索引是数据库性能优化的关键工具之一。在执行计划中，索引的使用与否以及索引的类型，会对查询的执行方式产生重大影响。

MySQL支持多种类型的索引，包括但不限于：

- `PRIMARY KEY`: 唯一标识表中每行记录的索引，不允许重复，且索引列不允许为NULL。
- `UNIQUE KEY`: 确保索引列的所有值都是唯一的，但可以有NULL值。
- `INDEX`: 与PRIMARY KEY相同，但允许有重复值且可以为NULL。
- `FULLTEXT`: 用于全文搜索。
- `SPATIAL`: 用于地理空间数据类型。

每种索引类型对执行计划的影响都不尽相同。例如，对于一个查询条件，如果使用了PRIMARY KEY或UNIQUE KEY索引，通常会得到更快速的查找结果，因为这些类型的索引可以保证数据的唯一性，并减少查询的复杂度。而FULLTEXT索引则针对的是全文搜索优化。

### 2.2.2 索引优化对查询性能的影响

索引优化是数据库性能优化中最重要的一环。良好的索引能够极大地提高数据检索的速度，减少表扫描的次数。使用索引的优点包括：

- 减少查询所需的数据量，索引通常只包含关键列的一部分而非全部数据。
- 索引可以大大加快数据检索速度，尤其是当数据量巨大时。
- 通过使用索引，数据库可以在查询优化时更好地估计数据表中数据的分布情况。

然而，索引并非越多越好。在一些情况下，索引可能会增加额外的写入和维护开销，甚至有时会降低查询性能。因此，合理地设计和使用索引，需要基于实际的数据分布和查询模式进行分析。

## 2.3 执行计划中的成本估算

### 2.3.1 成本模型的基本理解

MySQL使用成本模型来估算不同查询执行计划的代价。这个成本模型是基于一系列内部参数，包括但不限于：

- `IO成本`：从磁盘读取数据所需的开销。
- `CPU成本`：处理数据所需的CPU时间。
- `内存成本`：在执行查询过程中，使用内存资源的开销。

成本模型试图量化一个查询的代价，并且提供了一种方式来比较不同查询执行计划的成本。优化器通常会选择成本最小的执行计划，即它认为最有效率的方案。

### 2.3.2 如何解读成本估算信息

解读EXPLAIN的输出时，一个关键的性能指标是`cost`或`costliness`，表示查询执行的代价。在EXPLAIN输出中，这一信息通常体现在`rows`和`Extra`字段中。`rows`显示了优化器估计的需要检查的行数，而`Extra`可以提供更多关于如何产生该行数估计的信息。

需要注意的是，成本估算只是一种估算，并不总是反映真实情况。优化器是基于一系列假设和统计信息来进行估算的，实际运行情况可能会因为数据分布不均、缓存效应等多种因素而有所不同。因此，对于成本估算，我们应该将其作为优化方向的指引，而不是绝对的性能指标。

### 表2-1：索引类型及其性能影响

| 索引类型 | 特点 | 性能影响 |
|-------------|--------------------------------------|-------------------------------------------|
| PRIMARY KEY | 唯一标识表中每行，不允许为NULL | 高速查找，减少数据扫描，但写入开销相对较大 |
| UNIQUE KEY | 确保列值唯一，可以为NULL | 高速查找，适合需要唯一性的场景 |
| INDEX | 用于一般查询优化 | 高速查找，增加存储空间，适用于非唯一值的列 |
| FULLTEXT | 用于全文搜索 | 优化全文检索速度，适合文本搜索 |
| SPATIAL | 用于地理空间数据 | 优化地理空间数据的处理，适合需要地理计算的应用场景 |

通过上述表格，我们可以看到，不同的索引类型在性能影响上有着显著的差异。在设计数据库时，需要根据实际的业务需求和数据特点选择合适的索引类型。

在MySQL的执行计划中，通过EXPLAIN提供的成本估算信息，开发者和