每個列的解釋如下:
•select_type :表示 SELECT 的 類型,常見的取值有 SIMPLE (簡單表,即不使用表連接或者子查詢)、 PRIMARY (主查詢,即外層的查詢)、 UNION ( UNION 中的第二個或者后面的查詢語句)、 SUBQUERY (子查詢中的第一個 SELECT )等。
•table :輸出結果集的表。
•type :表示表的連接類型,性能由好到差的連接類型為 system (表中僅有一行,即常量表)、 const (單表中最多有一個匹配行,例如 primary key 或者 unique index )、 eq_ref (對于前面的每一行,在此表中只查詢一條記錄,簡單來說,就是多表連接中使用 primary key 或者 unique index )、 ref (與 eq_ref 類似,區別在于不是使用 primary key 或者 unique index ,而是使用普通的索引)、 ref_or_null ( 與 ref 類似,區別在于條件中包含對 NULL 的查詢 ) 、 index_merge ( 索引合并優化 ) 、 unique_subquery ( in 的后面是一個查詢主鍵字段的子查詢)、 index_subquery ( 與 unique_subquery 類似,區別在于 in 的后面是查詢非唯一索引字段的子查詢)、 range (單表中的范圍查詢)、 index (對于前面的每一行,都通過查詢索引來得到數據)、 all (對于前面的每一行,都通過全表掃描來得到數據)。
•possible_keys :表示查詢時,可能使用的索引。
•key :表示實際使用的索引。
•key_len :索引字段的長度。
•rows :掃描行的數量。
•Extra :執行情況的說明和描述。
在上面的例子中,已經可以確認是 對 a 表的全表掃描導致效率的不理想,那么 對 a 表的 year 字段創建索引,具體如下:
mysql> create index idx_sales_year on sales(year);
Query OK, 12 rows affected (0.01 sec)
Records: 12 Duplicates: 0 Warnings: 0
創建索引后,這條語句的執行計劃如下:
mysql> explain select sum(profit) from sales a,company b where a.company_id = b.id and a.year = 2006/G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: a
type: ref
possible_keys: idx_sales_year
key: idx_sales_year
key_len: 4
ref: const
rows: 3
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: b
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 12
Extra: Using where
2 rows in set (0.00 sec)
可以發現建立索引后對 a 表需要掃描的行數明顯減少(從全表掃描減少到 3 行),可見索引的使用可以大大提高數據庫的訪問速度,尤其在表很龐大的時候這種優勢更為明顯,使用索引優化 sql 是優化問題 sql 的一種常用基本方法,在后面的章節中我們會具體介紹如何使索引來優化 sql 。
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