explain语句用于分析sql查询的执行计划，帮助识别性能瓶颈并进行优化。1.它揭示数据库如何处理查询请求，显示执行顺序；2.判断是否使用索引及具体使用哪个索引；3.评估扫描行数以减少数据访问量；4.识别全表扫描、文件排序等潜在性能问题。通过添加索引、优化查询结构、避免全表扫描、改进排序和减少数据传输等方式可提升性能。不同数据库中explain输出可能不一致，且其提供的是预估执行计划，实际效果需结合监控工具验证。
在SQL中，EXPLAIN 语句就像是一位经验丰富的侦探，它能帮助我们揭示SQL查询的执行计划，让我们了解数据库是如何一步步处理我们的查询请求的。通过分析 EXPLAIN 的输出结果，我们可以找出查询中的瓶颈，并针对性地进行优化，从而提升数据库的性能。
EXPLAIN 语句后跟你要分析的 select、INSERT、UPDATE 或 delete 语句。执行后，它不会真正执行该语句，而是返回一个关于该语句执行计划的报告。
解决方案
EXPLAIN 语句的主要作用是：
- 了解查询的执行顺序: EXPLAIN 输出会告诉你数据库将以什么顺序访问表，这对于理解复杂查询的性能至关重要。
- 判断是否使用了索引: 索引是提高查询速度的关键。EXPLAIN 可以告诉你是否使用了索引，以及使用了哪个索引。如果查询没有使用索引，你可能需要添加索引或优化查询语句。
- 评估扫描的行数: EXPLAIN 可以告诉你数据库需要扫描多少行才能找到所需的数据。扫描的行数越少，查询速度通常越快。
- 识别潜在的性能瓶颈: 通过分析 EXPLAIN 的输出，你可以识别出查询中的慢速操作，例如全表扫描、文件排序等，并针对性地进行优化。
解读explain分析SQL性能的关键指标
EXPLAIN 的输出结果通常包含多个列，每一列都提供了关于查询执行计划的重要信息。以下是一些关键指标及其解读：
- id: 查询的标识符。如果一个查询包含多个子查询或联合查询，每个查询都会有一个唯一的 id。id 值越大，查询的优先级越高，执行顺序越靠前。
- select_type: 查询的类型。常见的类型包括 SIMPLE（简单查询，不包含子查询或联合查询）、PRIMARY（最外层的查询）、SUBQUERY（子查询）、DERIVED（派生表）等。
- table: 查询访问的表名。
- partitions: 查询涉及的分区。如果表进行了分区，该列会显示查询访问的分区。
- type: 访问类型，表示数据库如何查找表中的行。常见的类型包括 system（系统表，数据量很小，速度很快）、const（常量查询，使用主键或唯一索引进行查询）、eq_ref（使用唯一索引进行关联查询）、ref（使用非唯一索引进行查询）、range（范围查询）、index（全索引扫描）、ALL（全表扫描）。一般来说，type 的值越好，查询速度越快。system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。
- possible_keys: 可能使用的索引。该列显示了数据库在查询中可能使用的索引。
- key: 实际使用的索引。该列显示了数据库在查询中实际使用的索引。如果 key 为 NULL，表示没有使用索引。
- key_len: 索引的长度。该列显示了数据库使用的索引的长度。索引的长度越短，查询速度通常越快。
- ref: 用于索引查找的列或常量。该列显示了哪些列或常量被用于索引查找。
- rows: 估计需要扫描的行数。该列显示了数据库估计需要扫描多少行才能找到所需的数据。扫描的行数越少，查询速度通常越快。
- filtered: 过滤比例。该列显示了经过条件过滤后，满足条件的行数占总行数的百分比。
- Extra: 额外信息。该列显示了关于查询执行计划的额外信息，例如 using index（使用了覆盖索引）、Using where（使用了 WHERE 子句进行过滤）、Using temporary（使用了临时表）、Using filesort（使用了文件排序）等。
如何利用EXPLAIN结果优化SQL查询？
通过分析 EXPLAIN 的输出结果，我们可以找出查询中的瓶颈，并针对性地进行优化。以下是一些常见的优化策略：
- 添加索引: 如果 EXPLAIN 的输出显示查询没有使用索引，或者使用了效率较低的索引，可以考虑添加索引来提高查询速度。选择合适的索引列非常重要，应该选择经常用于查询条件的列。
- 优化查询语句: 有时候，查询语句的写法会影响查询的性能。例如，可以使用 JOIN 代替子查询，或者使用 union ALL 代替 UNION。
- 避免全表扫描: 全表扫描是效率最低的查询方式。应该尽量避免全表扫描，可以通过添加索引或优化查询语句来减少扫描的行数。
- 优化排序: 如果 EXPLAIN 的输出显示使用了文件排序，可以考虑优化排序操作。例如，可以添加索引来避免文件排序，或者调整排序的算法。
- 减少数据传输: 应该尽量减少数据传输量，可以通过只选择需要的列，或者使用 WHERE 子句进行过滤来减少数据传输量。
EXPLAIN的输出结果在不同数据库中是否一致？
不同数据库管理系统（DBMS）对 EXPLAIN 语句的实现可能存在差异，因此 EXPLAIN 的输出结果在不同数据库中可能不完全一致。例如，mysql 和 postgresql 的 EXPLAIN 输出结果就有所不同。即使在同一数据库的不同版本之间，EXPLAIN 的输出结果也可能存在差异。
尽管 EXPLAIN 的输出结果在不同数据库中可能不完全一致，但其核心思想是相同的：都是为了揭示查询的执行计划，帮助我们了解数据库是如何处理查询请求的。因此，无论使用哪种数据库，都应该掌握 EXPLAIN 语句的使用方法，并学会分析 EXPLAIN 的输出结果，从而优化 SQL 查询的性能。
EXPLAIN能完全预测SQL的实际执行情况吗？
EXPLAIN 语句提供的是数据库对查询执行计划的估计，而不是实际的执行情况。数据库的优化器会根据统计信息（例如表的大小、索引的基数等）来生成执行计划。然而，这些统计信息可能不是完全准确的，或者在查询执行过程中发生了变化。因此，EXPLAIN 的输出结果可能与实际的执行情况存在差异。
此外，EXPLAIN 语句只能分析单个 SQL 语句的执行计划，而不能分析整个事务或存储过程的执行情况。在复杂的应用场景中，多个 SQL 语句之间的交互可能会影响查询的性能，而 EXPLAIN 无法捕捉到这些影响。
尽管 EXPLAIN 语句不能完全预测 SQL 的实际执行情况，但它仍然是优化 SQL 查询的重要工具。通过分析 EXPLAIN 的输出结果，我们可以了解查询的潜在瓶颈，并针对性地进行优化。在实际应用中，应该结合实际的执行情况（例如使用性能监控工具）来验证 EXPLAIN 的分析结果，从而更有效地优化 SQL 查询的性能。
