EXPLAIN 是分析 SQL 查询性能的关键工具，能帮助你理解查询的执行计划，并优化查询性能。以下是一份详细的数据库 EXPLAIN 使用教程，适用于常见的数据库系统（如 MySQL、PostgreSQL 等）

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目录

1. 什么是 EXPLAIN？
2. 基本语法
3. EXPLAIN 输出列详解（以 MySQL 为例）
4. 关键字段解析与优化思路
5. 实战示例
6. PostgreSQL 的 EXPLAIN 差异
7. 常见问题与优化建议

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1. 什么是 EXPLAIN？

EXPLAIN 是一个数据库命令，用于显示 SQL 查询的执行计划（即数据库如何执行你的查询）。通过分析输出结果，你可以：

• 确定查询是否使用了索引。
• 发现全表扫描等低效操作。
• 优化 JOIN 顺序或子查询。
• 估算查询的代价（如扫描的行数）。

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2. 基本语法

MySQL

EXPLAIN [FORMAT=JSON|TREE|TRADITIONAL] SELECT ...;
-- 示例
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;

PostgreSQL

EXPLAIN [ANALYZE] [VERBOSE] SELECT ...;
-- 示例
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30;

• ANALYZE：实际执行查询并显示详细统计信息。
• VERBOSE：显示额外的信息（如列名）。

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3. EXPLAIN 输出列详解（MySQL）

以下是一个典型的 EXPLAIN 输出结果及字段解释：

列名	说明
id	查询的标识符（多表 JOIN 时，相同 id 表示同一执行层级）。
select_type	查询类型（如 SIMPLE, PRIMARY, SUBQUERY, DERIVED 等）。
table	访问的表名。
partitions	匹配的分区（如果表有分区）。
type	关键字段：访问类型（性能从优到差排序：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL）。
possible_keys	可能使用的索引。
key	实际使用的索引。
key_len	使用的索引长度（字节数）。
ref	与索引比较的列或常量。
rows	关键字段：预估需要扫描的行数。
filtered	过滤后剩余行的百分比（MySQL 特有）。
Extra	关键字段：附加信息（如 Using where, Using index, Using temporary 等）。

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4. 关键字段解析与优化思路

type 列

• const：通过主键或唯一索引查询，最多返回一行（最优）。
• eq_ref：JOIN 时使用主键或唯一索引。
• ref：使用非唯一索引查找。
• range：索引范围扫描（如 BETWEEN, >）。
• index：全索引扫描（比全表扫描稍好）。
• ALL：全表扫描（需优化，考虑添加索引）。

Extra 列

• Using where：服务器在存储引擎检索后再次过滤。
• Using index：查询仅通过索引完成（覆盖索引）。
• Using temporary：使用了临时表（常见于排序或分组）。
• Using filesort：需要额外排序（考虑添加索引优化排序）。

rows 列

• 数值越小越好，表示预估扫描的行数。

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5. 实战示例

示例表结构

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    age INT,
    INDEX idx_age (age)
);

查询 1：未使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice';

输出分析：

• type: ALL（全表扫描）
• possible_keys: NULL（无可用索引）
• 优化建议：为 name 列添加索引。

查询 2：使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age = 25;

输出分析：

• type: ref
• key: idx_age
• rows: 1（高效查询）

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6. PostgreSQL 的 EXPLAIN 差异

• 输出格式：更详细，包含实际执行时间（需使用 EXPLAIN ANALYZE）。
• 关键信息：
  • Seq Scan：全表扫描。
  • Index Scan：索引扫描。
  • Hash Join / Nested Loop：JOIN 类型。
• 示例：

  EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30;
  

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7. 常见问题与优化建议

问题 1：全表扫描（type=ALL）

• 优化方法：为 WHERE 条件或 JOIN 字段添加索引。

问题 2：临时表（Using temporary）

• 优化方法：优化 GROUP BY / ORDER BY 子句，确保使用索引。

问题 3：文件排序（Using filesort）

• 优化方法：为 ORDER BY 字段添加索引。

问题 4：索引未生效

• 可能原因：数据类型不匹配、函数操作（如 WHERE YEAR(date) = 2023）。
• 优化方法：避免在索引列上使用函数。

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总结

通过 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划，可以快速定位性能瓶颈。重点关注 type、rows 和 Extra 列，优先优化全表扫描、临时表和文件排序等问题。不同数据库的 EXPLAIN 输出略有差异，但核心思路一致。