explain中的列的說明
1. id列
id列的編號是 select 的序列號，有幾個 select 就有幾個id，並且id的順序是按 select 出現的 順序增長的。id列越大執行優先級越高，id相同則從上往下執行，id爲NULL最後執行。
2. select_type列
select_type 表示對應行是簡單還是複雜的查詢3. table列
這一列表示 explain 的一行正在訪問哪個表。當 from 子句中有子查詢時，table列是 <derivenN> 格式，表示當前查詢依賴 id=N 的查詢，於是先執行 id=N 的查詢。
當有 union 時，UNION RESULT 的 table 列的值爲<union1,2>，1和2表示參與 union 的 select 行id。
4. type列
這一列表示關聯類型或訪問類型，即MySQL決定如何查找表中的行，查找數據行記錄的大概 範圍。
依次從最優到最差分別爲：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
一般來說，得保證查詢達到range級別，最好達到ref
NULL：mysql能夠在優化階段分解查詢語句，在執行階段用不着再訪問表或索引。例如：在 索引列中選取最小值，可以單獨查找索引來完成，不需要在執行時訪問表
關聯類型：
const, system：mysql能對查詢的某部分進行優化並將其轉化成一個常量（可以看show warnings 的結果）。用於 primary key 或 unique key 的所有列與常數比較時，所以表最多 有一個匹配行，讀取1次，速度比較快。system是const的特例，表裏只有一條元組匹配時爲 system
eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被連接使用 ，最多隻會返回一條符合 條件的記錄。這可能是在 const 之外最好的聯接類型了，簡單的 select 查詢不會出現這種 type
ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前綴，索引要 和某個值相比較，可能會找到多個符合條件的行
range：範圍掃描通常出現在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一個索引來檢索給定 範圍的行
index：掃描全表索引，這通常比ALL快一些
ALL：即全表掃描，意味着mysql需要從頭到尾去查找所需要的行。通常情況下這需要增加索 引來進行優化了
5. key_len列
這一列顯示了mysql在索引裏使用的字節數，通過這個值可以算出具體使用了索引中的哪些列
key_len計算規則如下：
字符串
char(n)：n字節長度
varchar(n)：2字節存儲字符串長度，如果是utf-8，則長度 3n+2 數值類型
數值類型
tinyint：1字節
smallint：2字節
int：4字節
bigint：8字節
時間類型
date：3字節
timestamp：4字節
datetime：8字節
如果字段允許爲 NULL，需要1字節記錄是否爲 NULL 索引最大長度是768字節，當字符串過長時，mysql會做一個類似左前綴索引的處理，將前半 部分的字符提取出來做索引
6. Extra列
這一列展示的是額外信息，Mysql沒有明確限定，出現的情況比較多，可結合具體SQL場景，百度具體解析進行分析
7.索引總結
trace工具的關鍵參數
對於一條sql的執行過程，mysql最終是否選擇走索引或者一張表涉及多個索引，mysql最終如何選擇索引，我們可以用trace工具來一查究竟，開啓trace工具會影響mysql性能，所以只能臨時分析sql使用，用完之後立即關閉
用法：
‐‐開啓trace
1、mysql> set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on;
2、需要分析的sql
3、mysql> SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
關鍵參數：
rows_estimation-- 預估表的訪問成本
"table": "表名",
"range_analysis": {
"table_scan": {‐‐全表掃描情況
"rows": 10123,‐‐掃描行數
"cost": 2054.7‐‐ 查詢
}
}
--查詢可能使用的索引
potential_range_indexes
{
--主鍵索引
"index": "PRIMARY",
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
}
{
--輔助索引
"index": "idx_name_age_position",
"usable": true,
"key_parts": [
"name",
"age",
"position",
"id"
]
}
‐‐分析各個索引使用成本
analyzing_range_alternatives
{
"index": "idx_name_age_position",
"ranges": [
--‐索引使用範圍
"a < name"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rowid_ordered": false,--使用該索引獲取的記錄是否按照主鍵排序
"using_mrr": false,
"index_only": false,‐‐是否使用覆蓋索引
"rows": 5061,‐‐索引掃描行數
"cost": 6074.2,‐‐索引使用成本
"chosen": false,‐‐是否選擇該索引
"cause": "cost"
}