MySQL Explain 字段说明
explain 字段中 type 字段效率对比
const
主键或UNIQUE唯一索引，最多只会返回一条
system
在 const 的基础上，如果表里只有一条数据，那就是system
属于 const 的一种特殊情况
不会出现在 innoDB 中，在 MyISAM 中会出现
eq_ref
通常发生在联表查询中，关联的条件为某一张表的主键或UNIQUE唯一非空索引
效率仅次于 system 和 const
ref
满足索引的最左原则，同事并不走主键或者 UNIQUE
对于非聚簇索引，通常为 ref
ref_or_null
在ref 的基础上增加 null 值的查询
由于查询 null 值需要扫描整个索引数中的行信息
index_merge
对于多个索引分别进行条件扫描，然后对结果进行 并集、交集、或两者的组合
unique_subquery 和 index_subquery
在 MySQL 的Service服务层会对 SQL 进行优化，所以在存储引擎层不会在出现了
在这之后的 type 尽量不要出现，效率不高
range
范围查询
index 和 all
都是全表扫描，区别在于index值需要查询索引数就能拿到结果 all 还需要遍历所有行
explain 字段中 Extra
介绍几种常用的
using index
想查找的数据都在索引树中，不需要回表再去查询聚簇索引
这样就可以减少不必要的查询，从而提升查询效率
using index condition
索引下推 ICP Index Condition Pushdown
主要用在联合索引中
如果搜索时需要大量回表，在回表之前，会先把处理过滤逻辑 “下推” 到存储引擎中进行，过滤整理后才发到 Server 层进行处理
减少了发给 Server 层的数据量和次数，提升效率
using where
和 ICP 相对 所有过滤动作都由 Server 层处理，效率比较低
查询的列没有被索引覆盖
using MRR
Multi-Range Read
对二级索引查询时，会先对二级索引的查询结果缓存并进行排序，然后统一去聚簇索引中回表查询
这样就可以把随机IO优化成顺序IO，提升效率
默认关闭，需要手动开启 mrr_cost_based
using join buffer(Block Nested Loop BNL)
主要发生在A B两表关联查询，A的关联列上有索引而B的没有，就会发生BNL优化
步骤：
- 从A表中取10条数据放在 Join Buffer 内存空间中
- 全表扫描B表和Join Buffer中这10行关联
- 循环这一步，直到A表所有数据关联完
虽说减少了B表的扫描次数，但还是很慢
using join buffer(Batched Key Access BKA)
在 BNL 的基础上，如果B表有索引，则会配合 MRR 将JoinBuffer 中的行进行排序后去B表对应索引中查，无需全表扫描
默认关闭
using union（indexs）
多个查询条件都是索引，就会对索引进行合并
using temporary
查询过程中用到了临时表
比如 group by、dinstinct、union
using filesort
通常出现在order by 中
可以通过优化避免
比如条件和排序两个字端组成联合索引，定位到条件后，排序字端本身就是有序的，就不需要额外排序了