MySQLexplain
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MySQL查询分析器EXPLAIN或DESC MySQL可以通过EXPLAIN或DESC来查看并分析SQL语句的执行情况，如下需要计算2006年所有公司的销售额，需要关联sales表和company表，并且对money字段做求和操作，相应SQL如下：
Sql代码 EXPLAIN SELECT SUM(money) FROM sales s,company c WHERE s.company_id=c.id AND s.year=2006 /G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: s type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1000 Extra: Using where *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: c type: ref possible_keys: index_company_id key: index_company_id key_len: 5 ref: sakila.c.company_id rows: 1 Extra: Using where; Using index 列的说明： select_type： 表示SELECT的类型，常见的有下面几种 SIMPLE： 简单表，不使用连接或子查询的 PRIMARY： 主查询，即外层的查询 UNION： UNION中的第二个或者后面的查询语句 SUBQUERY： 子查询中的第一个SELECT table： 输出结果集的表 type： 表示表的连接类型，性能由好到差的连接类型为下面顺序 system： 表中只有一行，即常量表 const： 单表中最多有一个匹配行，如primary key或unique index eq_ref： 对于前面的每一行，在此表中只查询一条记录，也就是多表连接中使用primary key或unique index ref： 与eq_ref类似，区别在于不是使用primary key或unique index，而是使用普通索引 ref_or_null： 与ref类型，区别在于条件中包含对null的查询 index_merge： 索引合并优化 unique_subquery： in的后面是一个查询主键字段的子查询 index_subquery： 与unique_subquery类似，区别在于in的后面是查询非唯一索引字段的子查询 range： 单表中的范围查询 index： 对于前面的每一行，都通过查询索引来得到数据 all： 对于前面的每一行，都通过扫描全表来得到数据 possible_keys： 查询时可能用到的索引 key： 查询时实际使用到的索引 key-len： 索引字段的长度 rows： 扫描行的数量 Extra： 执行情况的说明和描述 通过EXPLAIN的分析，确认在上面的例子中是对sales表的全表扫描导致效率不理想，通过对sales表创建索引： Sql代码 CREATE INDEX index_sales_year ON sales(year); 创建索引后，再对该查询语句分析如下：Sql代码 EXPLAIN SELECT SUM(money) FROM sales s,company c WHERE s.company_id=c.id AND s.year=2006 /G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: s type: ref possible_keys: index_seles_year key: index_sales_year key_len: 2 ref: const rows: 1 Extra: Using where *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: c type: ref possible_keys: index_company_id key: index_company_id key_len: 5 ref: sakila.c.company_id rows: 1 Extra: Using where; Using index bitsCN.com
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