画布 1
MySQl Explain
  id:选择标识符
    1. id相同时，执行顺序由上至下
    2. 如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
    3. id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
  select_type:表示查询的类型。
    (1) SIMPLE(简单SELECT，不使用UNION或子查询等)
    (2) PRIMARY(子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY)
    (3) UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)
    (4) DEPENDENT UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询)
    (5) UNION RESULT(UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select)
    (6) SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询)
    (7) DEPENDENT SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询)
    (8) DERIVED(派生表的SELECT, FROM子句的子查询)
    (9) UNCACHEABLE SUBQUERY(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
  table:输出结果集的表
    显示这一步所访问数据库中表名称（显示这一行的数据是关于哪张表的），有时不是真实的表名字，可能是简称，例如e，d，也可能是第几步执行的结果的简称
  partitions:匹配的分区
  type:表示表的连接类型
    ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行
    index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。index 并不好
    range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。搜索至少要落在这里，type 才合理
    ref: 非主键非唯一索引等值扫描
    eq_ref: 主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique not null)等值扫描。
类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
    const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量，system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system
    NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
    批量查找总是容易落在这里
  possible_keys:表示查询时，可能使用的索引
    指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样，创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询。
  key:表示实际使用的索引
    key列显示MySQL实际决定使用的键（索引），必然包含在possible_keys中
如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。
  key_len:索引字段的长度
    表示可能被使用的索引中使用的字节数（重点），可通过该列计算查询中使用的索引的长度（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的）。
不损失精确性的情况下，长度越短越好
但是，如果是联合索引，则长度越短，证明使用的联合索引的部分越少，性能越差
  ref:列与索引的比较
    列与索引的比较，表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
  rows:扫描出的行数(估算的行数)
    估算出结果集行数，表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数。
  filtered:按表条件过滤的行百分比
  Extra:执行情况的描述和说明
    Using where:不用读取表中所有信息，仅通过索引就可以获取所需数据，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤。
    Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询，常见 group by ; order by
      通常是因为GROUP BY的列没有索引，或者GROUP BY和ORDER BY的列不一样，也需要创建临时表
    Using filesort：当Query中包含 order by 操作，而且无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
      -- 测试Extra的filesort
explain select * from emp order by name;
        双路排序：两次磁盘扫描
        单路排序：一次性读取保存在内存中，没拉完的数据再次拉
      当 type 为 range、 ref 或者 index 的时候才有可能利用索引排序，其它，如 ALL ，都无法通过索引排序，此时若有 order by ，如上例，便会出现 Using filesort 。
      如果同时出现了using where 表明索引被用来执行索引键值查找，如果没有出现 using where 表明索引用来读取而非执行查询动作。
    Using join buffer：改值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。
    Impossible where：这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行（通过收集统计信息不可能存在结果）。
    Select tables optimized away：这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行
    No tables used：Query语句中使用from dual 或不含任何from子句
    using index
      此查询使用了覆盖索引(Covering Index)，即通过索引就能返回结果，无需访问表。若没显示"Using index"表示读取了表数据。
    Using index condition
      MySQL在执行这条语句时使用了Index Condition Pushdown
        如果可以使用ICP，如果where条件可以被用于索引中存储的列，那么服务端就会将这一部分where条件压入存储引擎。然后存储引擎会在索引列上针对where条件进行筛选，只有某个索引列的值满足了条件，那么它背后所代表的行才能被读取。由此可见，ICP可以减少存储引擎访问存储系统（大概率是I/O操作）的次数和服务端访问存储引擎的次数。
    慎用 order by
  缺点
    EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况
    EXPLAIN不考虑各种Cache
    EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作
    部分统计信息是估算的，并非精确值
    EXPALIN只能解释SELECT操作，其他操作要重写为SELECT后查看执行计划
  从上到下，性能越来越好 system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL