来自灵魂的拷问——知道什么是SQL执行计划吗？

面试官说：工作这么久了，应该知道sql执行计划吧，讲讲Sql的执行计划吧！

看了看面试官手臂上纹的大花臂和一串看不懂的韩文，吞了吞口水，暗示自己镇定点，整理了一下思绪缓缓的对面试官说：我不会

面试官：。。。。，回去等通知吧

我：%^&%$!@#

一、前言

当我们工作到了一定的年限之后，一些应该掌握的知识点，我们是必须需要去了解的，比如今天面试官问的SQL执行计划

当我们执行一条SQL的时候，可以直接对应的结果，但是你并不晓得，它会经历多深远黑暗的隧道，通过连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器重重筛选，才有可能展示到我们面前，有时候当你等待N长时间，但是展现的却是 timeout，这个时候想砸电脑的心都有了，不过当你看了今天的SQL执行计划后，你再也不用砸电脑了，看懂了这篇文章你就会知道这都不是事，让我们一起来揭晓这里面的奥妙

在实际的应用场景中，为了知道优化SQL语句的执行，需要查看SQL语句的具体执行过程，以加快SQL语句的执行效率。

通常会使用explain+SQL语句来模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。

官网地址： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html

首先我们来下面的一条sql语句，其中会有id、select_type 、table 等等这些列，这些就是我们执行计划中所包含的信息，我们要弄明白的就是这些列是用来干嘛的，以及每个列可能存在多少个值。

explain select * from emp;

二、执行计划中包含的信息

列(Column)	含义(Meaning)
id	The SELECT identifier（每个select子句的标识id）
select_type	The SELECT type（select语句的类型）
table	The table for the output row（当前表名）
partitions	The matching partitions （显示查询将访问的分区，如果你的查询是基于分区表）
type	The join type（当前表内访问方式）
possible_keys	The possible indexes to choose（可能使用到的索引）
key	The index actually chosen（经过优化器评估最终使用的索引）
key_len	The length of the chosen key （使用到的索引长度）
ref	The columns compared to the index（引用到的上一个表的列）
rows	Estimate of rows to be examined （要得到最终记录索要扫描经过的记录数）
filtered	Percentage of rows filtered by table condition（存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下满足查询的记录数量的比例）
extra	Additional information （额外的信息说明）

贴心的小农已经把sql复制出来了，只需要放到数据库中执行即可，方便简单快捷 

														 ——牧小农

建表语句：

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
DROP TABLE IF EXISTS `dept`;
CREATE TABLE `dept` (
  `DEPTNO` int NOT NULL,
  `DNAME` varchar(14) DEFAULT NULL,
  `LOC` varchar(13) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`DEPTNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `dept` VALUES ('10', 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
INSERT INTO `dept` VALUES ('20', 'RESEARCH', 'DALLAS');
INSERT INTO `dept` VALUES ('30', 'SALES', 'CHICAGO');
INSERT INTO `dept` VALUES ('40', 'OPERATIONS', 'BOSTON');

DROP TABLE IF EXISTS `emp`;
CREATE TABLE `emp` (
  `EMPNO` int NOT NULL,
  `ENAME` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `JOB` varchar(9) DEFAULT NULL,
  `MGR` int DEFAULT NULL,
  `HIREDATE` date DEFAULT NULL,
  `SAL` double(7,2) DEFAULT NULL,
  `COMM` double(7,2) DEFAULT NULL,
  `DEPTNO` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`EMPNO`),
  KEY `idx_job` (`JOB`),
  KEY `jdx_mgr` (`MGR`),
  KEY `jdx_3` (`DEPTNO`),
  KEY `idx_3` (`DEPTNO`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `emp` VALUES ('7369', 'SMITH', 'CLERK', '7902', '1980-12-17', '800.00', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7499', 'ALLEN', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-20', '1600.00', '300.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7521', 'WARD', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-22', '1250.00', '500.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7566', 'JONES', 'MANAGER', '7839', '1981-02-02', '2975.00', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7654', 'MARTIN', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-28', '1250.00', '1400.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7698', 'BLAKE', 'MANAGER', '7839', '1981-01-05', '2850.00', null, '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7782', 'CLARK', 'MANAGER', '7839', '1981-09-06', '2450.00', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7839', 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', '5000.00', null, '10');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7844', 'TURNER', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-08', '1500.00', '0.00', '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7900', 'JAMES', 'CLERK', '7698', '1981-12-03', '950.00', null, '30');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7902', 'FORD', 'ANALYST', '7566', '1981-12-03', '3000.00', null, '20');
INSERT INTO `emp` VALUES ('7934', 'MILLER', 'CLERK', '7782', '1982-01-23', '1300.00', null, '10');

DROP TABLE IF EXISTS `emp2`;
CREATE TABLE `emp2` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `empno` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `emp2` VALUES ('1', '111');
INSERT INTO `emp2` VALUES ('2', '222');

DROP TABLE IF EXISTS `salgrade`;
CREATE TABLE `salgrade` (
  `GRADE` int NOT NULL,
  `LOSAL` double DEFAULT NULL,
  `HISAL` double DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`GRADE`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `salgrade` VALUES ('1', '700', '1200');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('2', '1201', '1400');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('3', '1401', '2000');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('4', '2001', '3000');
INSERT INTO `salgrade` VALUES ('5', '3001', '9999');

DROP TABLE IF EXISTS `t_job`;
CREATE TABLE `t_job` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `job` varchar(9) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `j` (`job`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2.1 id

select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序

id号分为三种情况：

​ 1、如果id相同，那么执行顺序从上到下

-- 左关联
explain select * from emp e left  join dept d on e.deptno = d.deptno;
-- 右关联
explain select * from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno;

通过left join 和 right join 验证；id一样（注意执行计划的table列），left join 先扫描e表，再扫描d表；right join 先扫描d表，再扫描e表

​ 2、如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

explain select * from emp e where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');

在下面的表中回先查询 id 为 2的数据 也就是我们的 d表（注意：我们可以看到d表中select_type为 SUBQUERY 也就是子查询的 意思），然后根据d表中的deptno去查询 e表中的数据

​ 3、id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');

在这里先从id为2的执行，如果id是一样的，就按照顺序执行

2.2 select_type

主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询

select_type 值	含义(Meaning）
SIMPLE	简单的查询不包含 UNION 和 subqueries
PRIMARY	查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary
UNION	若第二个select出现在union之后，则被标记为union
DEPENDENT UNION	跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响
UNION RESULT	从union表获取结果的select
SUBQUERY	在select或者where列表中包含子查询
DEPENDENT SUBQUERY	subquery的子查询要受到外部表查询的影响
DERIVED	from子句中出现的子查询，也叫做派生类
UNCACHEABLE SUBQUERY	表示使用子查询的结果不能被缓存
UNCACHEABLE UNION	表示union的查询结果不能被缓存

--simple:简单的查询，不包含子查询和union
explain select * from emp;

--primary:查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary
explain select * from emp e where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');

--union:若第二个select出现在union之后，则被标记为union
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;

--dependent union:跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响
explain select * from emp e where e.empno  in ( select empno from emp where deptno = 10 union select empno from emp where sal >2000);

--union result:从union表获取结果的select
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;

--subquery:在select或者where列表中包含子查询
explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;

--dependent subquery:subquery的子查询要受到外部表查询的影响
explain select * from emp e where e.deptno = (select distinct deptno from dept where deptno = e.deptno);

--DERIVED: from子句中出现的子查询，也叫做派生类，
explain select * from (select ename staname,mgr from emp where ename = 'W' union select ename,mgr from emp where ename = 'E') a;

-- UNCACHEABLE SUBQUERY：表示使用子查询的结果不能被缓存
 explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size);

--uncacheable union:表示union的查询结果不能被缓存
explain select * from emp where exists (select 1 from dept where  emp.deptno = dept.deptno union select 1 from dept where  deptno = 10);

2.3 table

对应行正在访问哪一个表，表名或者别名，可能是临时表或者union合并结果集

1、如果是具体的表名，则表明从实际的物理表中获取数据，也可以是表的别名

explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;

​ 2、表名是derivedN的形式，表示使用了id为N的查询产生的衍生表

explain select * from (select ename staname,mgr from emp where ename = 'WARD' union select ename staname,mgr from emp where ename = 'SMITH') a;

derived2 ： 表明我们需要从衍生表2中取数据

​ 3、当有union result的时候，表名是union n1,n2等的形式，n1,n2表示参与union的id

explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;

2.4 type

type显示的是访问类型，访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据，最容易想的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下，访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref

--all:全表扫描，一般情况下出现这样的sql语句而且数据量比较大的话那么就需要进行优化。
explain select * from emp;

--index：全索引扫描这个比all的效率要好，主要有两种情况，一种是当前的查询时覆盖索引，即我们需要的数据在索引中就可以索取，或者是使用了索引进行排序，这样就避免数据的重排序
explain  select empno from emp;

--range：表示利用索引查询的时候限制了范围，在指定范围内进行查询，这样避免了index的全索引扫描，适用的操作符： =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, BETWEEN, LIKE, or IN()
explain select * from emp where empno between 7000 and 7500;

--index_subquery：利用索引来关联子查询，不再扫描全表
explain select * from emp where emp.job in (select job from t_job);

--unique_subquery:该连接类型类似与index_subquery,使用的是唯一索引
 explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept);

--ref_or_null：对于某个字段即需要关联条件，也需要null值的情况下，查询优化器会选择这种访问方式
explain select * from emp e where  e.mgr is null or e.mgr=7369;

--ref：使用了非唯一性索引进行数据的查找
 create index idx_3 on emp(deptno);
 explain select * from emp e,dept d where e.deptno =d.deptno;

--eq_ref ：使用唯一性索引进行数据查找
explain select * from emp,emp2 where emp.empno = emp2.empno;

--const：这个表至多有一个匹配行，
explain select * from emp where empno = 7369;

--system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现

2.5 possible_keys

​ 显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;

2.6 key

​ 实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引，查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠。

explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;

2.7 key_len

表示索引中使用的字节数，可以通过key_len计算查询中使用的索引长度，在不损失精度的情况下长度越短越好。

1、一般地，key_len 等于索引列类型字节长度，例如int类型为4 bytes，bigint为8 bytes；

2、如果是字符串类型，还需要同时考虑字符集因素，例如utf8字符集1个字符占3个字节，gbk字符集1个字符占2个字节

3、若该列类型定义时允许NULL，其key_len还需要再加 1 bytes

4、若该列类型为变长类型，例如 VARCHAR（TEXT\BLOB不允许整列创建索引，如果创建部分索引也被视为动态列类型），其key_len还需要再加 2 bytes

字符集会影响索引长度、数据的存储空间，为列选择合适的字符集；变长字段需要额外的2个字节，固定长度字段不需要额外的字节。而null都需要1个字节的额外空间，所以以前有个说法：索引字段最好不要为NULL，因为NULL让统计更加复杂，并且需要额外一个字节的存储空间。

-- key_len的长度计算公式：

-- varchar(len)变长字段且允许NULL      : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2(变长字段)
-- varchar(len)变长字段且不允许NULL    : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+2(变长字段)

-- char(len)固定字段且允许NULL         : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)
-- char(len)固定字段且不允许NULL       : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)

explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;

2.8 ref

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;

2.9 rows

根据表的统计信息及索引使用情况，大致估算出找出所需记录需要读取的行数，此参数很重要，直接反应的sql找了多少数据，在完成目的的情况下越少越好

explain select * from emp;

2.10 extra

包含额外的信息。

--using filesort:说明mysql无法利用索引进行排序，只能利用排序算法进行排序，会消耗额外的位置
explain select * from emp order by sal;

--using temporary:建立临时表来保存中间结果，查询完成之后把临时表删除
explain select ename,count(*) from emp where deptno = 10 group by ename;

--using index:这个表示当前的查询时覆盖索引的，直接从索引中读取数据，而不用访问数据表。如果同时出现using where 表名索引被用来执行索引键值的查找，如果没有，表面索引被用来读取数据，而不是真的查找
explain select deptno,count(*) from emp group by deptno limit 10;

--using where:使用where进行条件过滤
explain select * from emp2 where empno = 1;

三 总结

到这里执行计划就讲完了，sql的执行计划并不是很难，主要是记住每个列代表的意思和如何进行优化，这个是需要大量的训练和实操实现的， 有兴趣的小伙伴可以自行去试试，还是很有趣的，本文只是简单介绍一下MySQL执行计划，想全面深入了解MySQL,可优先阅读MySQL官方手册，大家加油~