下文主要给大家带来MySQL查询优化工具explain，希望这些内容能够带给大家实际用处，这也是我编辑这篇文章的主要目的。好了，废话不多说，大家直接看下文MySQL查询优化工具explain吧。

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在日常的MYSQL优化中我们常常看到这样一个关键词：explain，例如这种：

EXPLAIN SELECT * FROM Cloud_Order WHERE money > 10;

       explain是什么呢？使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到:

1. 表的读取顺序

2. 数据读取操作的操作类型

3. 哪些索引可以使用

4. 哪些索引被实际使用

5. 表之间的引用

6. 每张表有多少行被优化器查询

       首先让我们来看看使用EXPLAIN输入的结果

       结果显示输出了结果一堆字段和对应的值，但是这些字段是什么意思？对应的值又是什么呢？如何通过这些字段来分析到SQL的性能并做出优化呢？别急，下面我们就一起来一一分析。

EXPLANIN字段分析

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id: SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号
select_type：SELECT类型,可以为以下任何一种
·SIMPLE:简单SELECT(不使用UNION或子查询)

·PRIMARY:最外面的SELECT

·UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句

·DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询

·UNION RESULT:UNION的结果

·SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT

·DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询

·DERIVED:导出表的SELECT(FROM子句的子查询)

table：显示这一行的数据是关于哪张表的
type：这是最重要的字段之一，显示查询使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为system、const、eq_reg、ref、range、index和ALL。下面给出各种类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:

·system、const：可以将查询的变量转为常量.  如id=1; id为主键或唯一键.

·eq_ref：访问索引,返回某单一行的数据.(通常在联接时出现，查询使用的索引为主键或惟一键)

·ref：访问索引,返回某个值的数据.(可以返回多行)通常使用=时发生

·range：这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西，并且该字段上建有索引时发生的情况(注:不一定好于index)

·index：以索引的顺序进行全表扫描，优点是不用排序,缺点是还要全表扫描

·ALL：全表扫描，应该尽量避免

possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句
key：实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。MYSQL很少会选择优化不足的索引，此时可以在SELECT语句中使用USE INDEX（index）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（index）来强制忽略索引
key_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
rows：MySQL认为必须检索的用来返回请求数据的行数
filtered：显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。
Extra：关于MYSQL如何解析查询的额外信息，主要有以下几种

·Distinct：MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。

·rangecheckedfor each record(index map:#)：MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。

·Using index：只用到索引,可以避免访问表.

·Using tmporary：用到临时表

·Usingwhere：使用到where来过虑数据.不是所有的where clause都要显示usingwhere.如以=方式访问索引.

·Using filesort：MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。

explain实践

       说了这么多，实践才能出真知。下面我们通过一个简单的例子来优化我们一些不堪的SQL。
       首先我们还是一张数据表举例。表结构如下。

这是一张典型的订单表，其他字段我们可以省略不看，我们可以只看一个money字段，这基本是订单表都会用到的字段。由于时间关系，事先我已经为这个表准备了一堆模拟数据。

       从上图可以看出，表中已经有一万条数据，下面我们来写一个根据money条件来查询订单的SQL。

       只能说上图的结果不尽人意。让我们回到之前explain字段的分析，其中type字段的值是ALL，按照分析来说，这个表用了全表搜索，我们应尽量避免！！！再看rows字段，值是16242，天啊！！所有记录都去请求了，那慢是有原因的。

       好了，通过上面的数据分析，我们可以去想一下，money字段是否能加上索引来提升查询速度呢？因为上述结果中好像是没用到索引的。话不多说，我们来为money字段加上索引

        加上索引之后，我们再用刚刚的EXPLAIN语句执行一下，见证奇迹的时候到了！

      经过加上索引之后，相同的sql语句，得出的结果完全不一样，type字段变成了range，我们也看到key显示了money，证明了索引值被用上了。更重要的是rows字段变成了785，跟原来相比少了不知道多少，可想而知性能有了多大的提高！

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