【数据库系列】 如何使用 EXPLAIN 分析结果优化 SQL 查询

EXPLAIN

是 MySQL 中的一个重要工具，可帮助我们理解查询的执行计划。通过分析

EXPLAIN

的输出，我们可以识别潜在的性能瓶颈并优化 SQL 查询。以下将详细介绍如何利用

EXPLAIN

的分析结果进行 SQL
优化，结合示例来说明。

一、示例表结构

我们将使用以下两个表进行示例：

1.

employees

表
idnamedepartment_idsalary1Alice1700002Bob2800003Charlie1600004David2900005Eve175000

2.

departments

表
idname1HR2IT

二、使用 EXPLAIN 进行查询分析

1. 初始查询

我们首先进行一个简单的查询，查看所有薪水大于 75000 的员工信息：

EXPLAINSELECT*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，这是性能较差的情况。
• rows: 预计扫描 5 行，这意味着查询效率较低。
• 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，以提高查询效率：

CREATEINDEX idx_salary ON employees(salary);

2. 再次执行 EXPLAIN

添加索引后，再次执行

EXPLAIN

：

EXPLAINSELECT*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 表示使用了索引范围扫描，性能比全表扫描要好。
• rows: 预计扫描 3 行，表明查询效率得到了改善。

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门的员工名字和部门名称：

EXPLAINSELECT e.name, d.name 
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id;

初始输出

如果输出如下：
idselect_typetabletypepossible_keyskeykey_lenrefrowsExtra1SIMPLEemployeesALLNULLNULLNULLNULL5Using where2SIMPLEdepartmentsALLNULLNULLNULLNULL2

优化建议

• 在 department_id 和 id 列上添加索引。

CREATEINDEX idx_department_id ON employees(department_id);CREATEINDEX idx_id ON departments(id);

优化后的 EXPLAIN 输出

再次执行查询：

EXPLAINSELECT 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 表示使用了索引，性能更优。
• rows: 表示扫描的行数大幅减少，查询效率提高。

五、总结

通过

EXPLAIN

命令的输出，我们能够明确识别 SQL 查询的性能瓶颈，并采取相应的优化措施：

1. 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效手段。
2. 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。
3. 减少全表扫描: 使用索引来避免全表扫描，从而提高执行速度。

定期使用

EXPLAIN

分析 SQL 查询，并根据输出结果进行持续优化，可以显著提高数据库的性能和响应速度。