一、EXPLAIN
做MySQL优化，我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。

type列，连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别，杜绝出现all级别。
key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式。
key_len列，索引长度。
rows列，扫描行数。该值是个预估值。
extra列，详细说明。注意常见的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary。

虽然 explain返回的结果项很多，这里我们只关注三种，分别是type，key，rows。其中key表明的是这次查找中所用到的索引，rows是指这次查找数据所扫描的行数。而type则是本文要详细记录的连接类型，前两项重要而且简单，无需多说。

type – 连接类型
mysql中explain的type的解释：连接类型
mysql5.7中type的类型达到了14种之多，这里只记录和理解最重要且经常遇见的六种类型，它们分别是all,index,range,ref,eq_ref，const。从左到右，它们的效率依次是增强的。撇开sql的具体应用环境以及其他因素，你应当尽量优化你的sql语句，使它的type尽量靠右，但实际运用中还是要综合考虑各个方面的。这里直接使用工作中的一张表来测试

CREATE TABLE rcc_rule_d (
RID varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '数据唯一记录号',
RULE_ID varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '规则ID',
RULE_CODE varchar(30) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '规则代码',
RULE_NAME varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '规则名称'
PRIMARY KEY (RULE_ID) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_unicode_ci ROW_FORMAT = Compact;

写的好的博客地址：
mysql优化中的explain的使用
explain type ref_Mysql Explain之type详解
1.all
这便是所谓的“全表扫描”，如果是展示一个数据表中的全部数据项，倒是觉得也没什么，如果是在一个查找数据项的sql中出现了all类型，那通常意味着你的sql语句处于一种最原生的状态，有很大的优化空间。
为什么这么说呢？因为all是一种非常暴力和原始的查找方法，非常的耗时而且低效。用all去查找数据就好比这样的一个情形：S学校有俩万人，我告诉你你给我找到小明，然后你怎么做呢！你当然是把全校俩万人挨个找一遍，即使你很幸运第一个人便找到了小明，但是你仍然不能停下，因为你无法确认是否有另外一个小明存在，直到你把俩万人找完为止。所以，基本所有情况，我们都要避免这样类型的查找，除非你不得不这样做。

explain SELECT * FROM rcc_rule_d where RULE_CODE = 'IA00000001010010000'

在这里插入图片描述
这是因为RULE_CODE列既不是主键也不是索引，因此只能采用全表扫描来查找目标RULE_CODE。

2.index
这种连接类型只是另外一种形式的全表扫描，只不过它的扫描顺序是按照索引的顺序。这种扫描根据索引然后回表取数据，和all相比，他们都是取得了全表的数据，而且index要先读索引而且要回表随机取数据，因此index不可能会比all快（取同一个表数据），但为什么官方的手册将它的效率说的比all好，唯一可能的原因在于，按照索引扫描全表的数据是有序的。这样一来，结果不同，也就没法比效率的问题了。
如果一定要比效率，只需要获取这个表的数据并且排序便可以看出来谁比谁效率高了：

explain SELECT * FROM rcc_rule_d order by rule_code

在这里插入图片描述

explain SELECT * FROM rcc_rule_d order by rule_id

在这里插入图片描述

上面可以看出，根据rule_code列排序的连接类型是all型的，但是注意extra列是用到了排序（Using filesort），
而根据rule_id列排序的连接类型是index，而且得到的结果自然是有序的，不许额外的排序。可能正是因为这个缘故，index的效率比all高，但注意这需要相同的条件才成立（既需要排序）。

如果连接类型为index，而且extra列中的值为‘Using index’，那么称这种情况为 索引覆盖；
索引覆盖意味着什么呢？想象这样一种场景，如果说一本新华字典是一张表，当然前面的索引部分（假设按照部首的索引）是这张表的索引，那么索引覆盖就相当于根据部首索引获取第一个字到最后一个字（新华字典的所有字）。我们获得了字典中所有的字，然而我们并没有查一次表，因为我们想要的都在索引中，即索引覆盖。

在这里插入图片描述

上例获取的rule_id刚好为索引列，因此无需回表取数据。

3.range
range指的是有范围的索引扫描，相对于index的全索引扫描，它有范围限制，因此要优于index。关于range比较容易理解，需要记住的是出现了range，则一定是基于索引的。同时除了显而易见的between，and以及’>‘,’<'外，in和or也是索引范围扫描。

4.ref
出现该连接类型的条件是： 查找条件列使用了索引而且不为主键和unique。其实，意思就是虽然使用了索引，但该索引列的值并不唯一，有重复。这样即使使用索引快速查找到了第一条数据，仍然不能停止，要进行目标值附近的小范围扫描。但它的好处是它并不需要扫全表，因为索引是有序的，即便有重复值，也是在一个非常小的范围内扫描。下面为了演示这种情形，给employee表中的name列添加一个普通的key（值允许重复）

alter table rcc_rule_d add key my_rule_name(rule_name);
explain SELECT rule_name FROM rcc_rule_d where rule_name = '测试';

在这里插入图片描述

可以看到，在rcc_rule_d表中根据rule_name查找数据的时候，mysql优化器便选择了ref的连接类型。

5.ref_eq
ref_eq 与 ref相比牛的地方是，它知道这种类型的查找结果集只有一个！什么情况下结果集只有一个呢？那便是使用了主键或者唯一性索引进行查找的情况。在没有查找rule_id前我们就知道结果一定只有一个，所以当我们首次查找到这个rule_id，便立即停止了查询。这种连接类型每次都进行着精确查询，无需过多的扫描，因此查找效率更高，当然列的唯一性是需要根据实际情况决定的。

CREATE TABLE rcc_rule_kng_cfg_a (
RID varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '数据唯一记录号',
RULE_KNG_ID varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '规则知识ID',
RULE_ID varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '规则ID',
KNG_CODE varchar(30) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '知识代码',
KNG_NAME varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '知识名称',
PRIMARY KEY (RULE_KNG_ID) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_unicode_ci ROW_FORMAT = Compact;

explain SELECT * FROM rcc_rule_d a,rcc_rule_kng_cfg_a b where a.rule_id = b.rule_id

在这里插入图片描述

上面就可以看到rcc_rule_kng_cfg_a 表是全表扫描的类型，rows=3047代表外层表循环的次数（因为有能关联的数据条数就是3047行），但是rcc_rule_d表的rows怎么是1，怎么可能？刚开始也是很疑惑，这与mysql的查询原理息息相关，rows实际反映的是查询的内循环数，针对外层的每一条数据匹配，rcc_rule_d的确一次就可以命中，因此rows为1。

6.const
通常情况下，如果将一个主键放置到where后面作为条件查询，mysql优化器就能把这次查询优化转化为一个常量。至于如何转化以及何时转化，这个取决于优化器。

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