EXPLAIN 命令的使用非常简单，只需要在查询语句前加上 EXPLAIN 关键字即可。执行命令后，MySQL会输出一份查询执行计划的详细信息，包括表的连接顺序、使用的索引、扫描的行数等等。我们可以根据这些信息来判断查询语句的性能是否达到我们的要求，是否需要进行进一步的优化。
准备
我们首先要创建两个表。一个是名为 orders 的订单表，其中包含订单信息，并且 customer_id（客户id）有索引，而 logistics_id（物流id） 则没有索引。
+--------------+---------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+--------------+---------------+------+-----+---------+----------------+| id | varchar(11) | NO | PRI | NULL | || customer_id | varchar(32) | NO | MUL | NULL | || logistics_id | varchar(32) | NO | | NULL | || order_total | decimal(10,2) | NO | | NULL | |+--------------+---------------+------+-----+---------+----------------+另一个是名为 customer 的客户表
+--------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+--------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id | varchar(32) | NO | PRI | NULL | || name | varchar(50) | NO | MUL | NULL | || email | varchar(100) | NO | | NULL | || phone | varchar(20) | YES | MUL | NULL | |+--------------+--------------+------+-----+---------+----------------+接下来我们使用 EXPLAIN 解释一条 SQL 语句，用于查询 id 为 A101、A102 客户的订单信息
EXPLAIN SELECT c.*,o.customer_idFROM customer c LEFT JOIN orders o ON o.customer_id = c.idWHERE c.id in ('A101','A102')EXPLAIN 输出解析
解释后，我们可以得到下面的输出：
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-----------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-----------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | c | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 130 | NULL | 2 | 100.00 | Using where || 1 | SIMPLE | o | NULL | ref | customer_id | customer_id | 130 | test.c.id | 1 | 100.00 | Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-----------+------+----------+-------------+从输出结果中，我们可以看到以下信息：
- select_type：查询类型
- table：查询涉及的表
- type：访问类型
- possible_keys：可能使用的索引
- key：实际使用的索引
- rows：扫描的行数
- filtered：过滤的行数比例
- Extra：其他信息
接下来我将详细说明这几种指标的类型和其含义。
1. select_type 操作类型
- simple：简单的select查询，不包含子查询或union操作。
- primary：表示最外层查询。
- union：union操作中的第二个或后续查询。
- dependent union：union操作中的第二个或后续查询，依赖于外部查询。
- union result：union的结果集。
- subquery：子查询中的第一个select查询。
- dependent subquery：子查询中的第一个select查询，依赖于外部查询。
- derived：导出表的select查询，例如嵌套的子查询。
2. table 查询涉及的表
此次查询所涉及的表，如果有别名，会使用别名
3. partitions 匹配的分区数
如果查询操作未使用分区表，则该属性值为空。
4. type 访问类型
- all：全表扫描，逐行检查表中的每一行。
- index：索引全扫描，逐行检查索引树中的每一行。
- range：根据索引范围扫描一部分索引。
- ref：使用非唯一性索引查找匹配行。
- eq_ref：使用唯一性索引查找匹配行。
- const：使用常量值查找匹配行。
- system：类似const，但只有一行匹配，用于从系统表中读取一行数据。
- null：没有访问表或索引
type 的性能比较
all < index < range < ref < eq_ref < const < system
all 是最慢的，所以我们一般避免 type 为 all
5. possible_keys：可能使用的索引
possible_keys 列中列出的索引不一定会实际使用。MySQL 会根据表的统计信息和查询的复杂度等因素来选择使用哪些索引，在优化查询时，可以通过查看 possible_keys 列来确定是否需要创建新的索引来优化查询性能。如果查询中列出的所有索引都没有在 possible_keys 列中列出，那么可能需要创建一个新的索引来提高查询性能。
6. key：实际使用的索引
如果没有使用索引，则该属性值为NULL。
7. key_len：使用的索引长度
通常情况下，该值与索引列的字符数和列类型相关。
8. ref：参考列
通常与索引列相关联。
9. rows：预估扫描行数
不是精确值，而是MySQL的估计值。
10. filtered：过滤比
表示MySQL执行查询操作扫描的行数与实际返回的行数之比，即在查询操作中返回了多少行，与扫描的行数有多少是符合查询条件的。该值越接近1，则表示查询的效率越高。
11. Extra：额外信息
- Using filesort：表示需要进行排序操作。
- Using temporary：表示需要创建临时表。
- Using index：表示使用覆盖索引优化查询。
- Using where：表示使用 WHERE 子句进行过滤。
- Using join buffer：表示需要使用 join buffer来处理连接操作。
- Impossible where：表示使用的 WHERE 子句始终返回 false，结果集为空。
优化思路
所以我们优化的主要思路就是使 type 不为 all，并可以结合 Extra 修改SQL语句。一般有如下几种方法：
