【数据库系列】 如何利用 EXPLAIN 分析结果优化 SQL 查询
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b92b0eb2cb7c4e9aa5e4561896e8302b.png#pic_centerEXPLAIN 是 MySQL 中的一个紧张工具，可帮助我们理解查询的执行计划。通太过析 EXPLAIN
的输出，我们可以辨认潜伏的性能瓶颈并优化 SQL 查询。以下将详细介绍如何利用 EXPLAIN 的分析结果举行 SQL
优化，结合示例来说明。
一、示例表结构
我们将利用以下两个表举行示例：
1. employees 表
idnamedepartment_idsalary1Alice1700002Bob2800003Charlie1600004David2900005Eve175000 2. departments 表
idname1HR2IT 二、利用 EXPLAIN 举行查询分析
1. 初始查询
我们首先辈行一个简单的查询，检察全部薪水大于 75000 的员工信息：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 75000;
2. EXPLAIN 输出
假设输出结果如下：
idselect_typetabletypepossible_keyskeykey_lenrefrowsExtra1SIMPLEemployeesALLNULLNULLNULLNULL5Using where 输出解读
[*]type: ALL 表示全表扫描，这是性能较差的环境。
[*]rows: 预计扫描 5 行，这意味着查询服从较低。
[*]possible_keys: 没有可用的索引。
三、优化策略
1. 添加索引
由于查询条件是 salary 列，我们可以为 salary 列添加索引，以提高查询服从：
CREATE INDEX idx_salary ON employees(salary);
2. 再次执行 EXPLAIN
添加索引后，再次执行 EXPLAIN：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 75000;
优化后的输出
假设新的输出结果如下：
idselect_typetabletypepossible_keyskeykey_lenrefrowsExtra1SIMPLEemployeesrangeidx_salaryidx_salary4NULL3Using where 输出解读
[*]type: range 表示利用了索引范围扫描，性能比全表扫描要好。
[*]rows: 预计扫描 3 行，表明查询服从得到了改善。
四、更多优化示例
示例 1: 连接查询的优化
假设我们需要查询每个部分的员工名字和部分名称：
EXPLAIN SELECT e.name, d.name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id;
初始输出
假如输出如下：
idselect_typetabletypepossible_keyskeykey_lenrefrowsExtra1SIMPLEemployeesALLNULLNULLNULLNULL5Using where2SIMPLEdepartmentsALLNULLNULLNULLNULL2 优化建议
[*]在 department_id 和 id 列上添加索引。
CREATE INDEX idx_department_id ON employees(department_id);
CREATE INDEX idx_id ON departments(id);
优化后的 EXPLAIN 输出
再次执行查询：
EXPLAIN SELECT e.name, d.name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id;
假设新的输出为：
idselect_typetabletypepossible_keyskeykey_lenrefrowsExtra1SIMPLEemployeesrefidx_department_ididx_department_id4const32SIMPLEdepartmentsconstidx_ididx_id4const1 输出解读
[*]type: ref 表示利用了索引，性能更优。
[*]rows: 表示扫描的行数大幅减少，查询服从提高。
五、总结
通过 EXPLAIN 下令的输出，我们能够明白辨认 SQL 查询的性能瓶颈，并采取相应的优化措施：
[*]添加索引: 针对查询条件添加合适的索引是提高查询性能的有用本事。
[*]优化连接: 对于连接查询，确保连接字段上有索引，以减少扫描的行数。
[*]减少全表扫描: 利用索引来制止全表扫描，从而提高执行速率。
定期利用 EXPLAIN 分析 SQL 查询，并根据输出结果举行持续优化，可以显著提高数据库的性能和响应速率。
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