- 问：你最害怕的事情是什么？
- 答：搓澡
- 问：为什么？
- 答：因为有些人一旦错过，就不在了
Explain 这个词在不同的上下文中有不同的含义。在数据库查询优化的上下文中，"EXPLAIN" 是一个常用的 SQL 命令，用于显示 SQL 查询的执行计划。执行计划是数据库如何执行查询的一个详细描述，包括它将使用哪些索引、表的连接顺序、表的扫描方式等信息。
在 SQL 中，使用 "EXPLAIN" 可以提供以下字段的信息：
- id: 表示查询中的各个部分的标识符。
- select_type: 查询类型，比如简单查询、联合查询、子查询等。
- table: 涉及的表名。
- partitions: 查询涉及的分区信息。
- type: 连接类型，如全表扫描、索引扫描等。
- possible_keys: 可能使用的索引列表。
- key: 实际使用的索引。
- key_len: 使用的索引长度。
- ref: 索引列上使用的列或常量。
- rows: 估计需要检查的行数。
- filtered: 行过滤的百分比。
- Extra: 额外信息，可能包含诸如"Using filesort"、"Using temporary"等信息。
下面，V 哥通过两个案例来详细说明一下如何使用 Explain来优化 SQL。
假设我们有一个电子商务网站的数据库，其中有一个名为 orders 的表，它记录了用户的订单信息。表结构大致如下：
id: 订单的唯一标识符
user_id: 下单用户的ID
product_id: 购买的产品ID
order_date: 下单日期
quantity: 购买数量
我们需要查询2024年1月1日之后所有用户的订单总数。
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01';
首先，我们使用 EXPLAIN 来查看当前查询的执行计划：
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01';
假设 EXPLAIN 的输出显示如下：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | orders | NULL | range | order_date | NULL | NULL | NULL | 10000 | 10.00 | Using where; Using index |
从 EXPLAIN 输出中，我们可以看到：
步骤 4: 优化 SQL
尽管查询已经使用了索引，但我们可能希望进一步优化性能。考虑到我们只需要统计总数，而不是具体的订单数据，我们可以：
优化后的 SQL 可能如下：
SELECT COUNT(*) FROM orders USE INDEX (order_date) WHERE order_date > '2023-01-01';
使用优化后的查询再次运行 EXPLAIN：
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM orders USE INDEX (order_date) WHERE order_date > '2023-01-01';
假设优化后的 EXPLAIN 输出显示：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | orders | NULL | index | order_date | order_date | 4 | NULL | 10000 | 10.00 | Using index; Backward index scan |
通过这些步骤，我们对原始查询进行了分析和优化，提高了查询效率。在实际应用中，可能需要根据具体的数据库结构和数据分布进行更多的调整和优化。
我们考虑一个更复杂的场景，涉及到多表查询和联结。
假设我们有一个在线教育平台的数据库，其中有两个表：
1. students 表，存储学生信息：
2. courses 表，存储课程信息：
3. 还有一个 enrollments 表，存储学生的课程注册信息：
我们需要查询所有在2024年注册了至少一门课程的学生的姓名和他们注册的课程数量。
SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;
EXPLAIN SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;
假设 EXPLAIN 的输出如下：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | s | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | NULL | NULL |
| 1 | SIMPLE | e | NULL | ref | student_id | student_id | 5 | students.student_id | 5000 | NULL | Using where |
我们可以通过以下方式优化查询：
优化后的 SQL 可能如下：
SELECT s.name, COUNT(e.course_id) AS course_count
FROM students s
JOIN (
SELECT course_id, student_id
FROM enrollments
WHERE enrollment_date >= '2023-01-01'
) e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.name;
使用优化后的查询再次运行 EXPLAIN。
假设优化后的 EXPLAIN 输出显示：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | PRIMARY | s | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | NULL | NULL |
| 2 | DERIVED | e | NULL | range | enrollment_date | NULL | NULL | NULL | 500 | 10.00 | Using where |
| 1 | SIMPLE | <subquery2> |
NULL | ref | student_id | student_id | 5 | s.student_id | 500 | NULL | Using index |
通过这些步骤，我们对原始查询进行了分析和优化，减少了需要处理的数据量，提高了查询效率。在实际应用中，可能需要根据具体的数据库结构和数据分布进行更多的调整和优化。
以上是 V 哥在整理的关于 EXPLAIN 在实际工作中的使用，并结合案例给大家作了分析，用熟 EXPLAIN 将大大改善你的 SQL 查询效率，你在工作中还用到哪些业务场景或案例，可以在评论区讨论，或者说出你遇到的问题，V 哥来帮你定位一下问题，关注威哥爱编程，每天精彩内容不错过。