一、mysql的查询计划
MySQL的查询计划可以通过EXPLAIN关键字来查看。EXPLAIN可以用于预测查询将如何执行并确定执行计划中使用的索引。以下是一个使用EXPLAIN查询计划的示例：
假设我们有一个包含大量订单数据的orders表，我们想查询订单数量大于100的客户编号和订单数量。我们的查询语句如下：
sql
SELECT customer_id, COUNT(*) as order_count FROM orders GROUP BY customer_id HAVING COUNT(*) > 100;
我们可以使用EXPLAIN来查看此查询的执行计划。我们只需在查询语句前加上EXPLAIN关键字，然后在MySQL命令行中执行：
sql
EXPLAIN SELECT customer_id, COUNT(*) as order_count FROM orders GROUP BY customer_id HAVING COUNT(*) > 100;
执行后，MySQL将返回一个表格，包含查询执行计划的详细信息。以下是一个示例输出：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | orders | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2371177 | 100.00 | Using temporary; Using filesort |
该表格列出了查询计划中涉及的每个表的详细信息，包括表名称、查询类型、索引使用情况以及其他信息。例如，行1中的“type”列显示了对orders表的扫描类型，ALL表示使用全表扫描，这可能会导致性能低下。行1中的“Extra”列显示了使用了临时表和文件排序，这通常也会导致性能问题。
二、查询计划的理解
通过查看这些信息，我们可以识别查询中的性能瓶颈并进行优化，例如添加索引、更改查询类型等。
查询计划的每个字段的含义如下：
- id：执行查询操作的标识符，每个查询块都被分配了一个唯一的ID。
- select_type：查询类型，指示MySQL执行查询的方式。常见的类型包括简单查询、联合查询、子查询等。
- table：操作表的名称。
- partitions：操作表的分区数。如果表没有分区，则值为NULL。
- type：使用的连接类型，如system、const、eq_ref、ref、fulltext、ref_or_null、index_merge、unique_subquery、index_subquery、range、index、all等。根据连接类型的不同，MySQL将使用不同的连接算法。
- possible_keys：MySQL可以使用的索引列表。这个字段列出了可能的索引，但不一定会使用它们。
- key：实际使用的索引。
- key_len：MySQL在索引中使用的字节数。
- ref：MySQL使用的引用所依赖的列或常量。如果没有引用，则此值为NULL。
- rows：MySQL预计要扫描的行数。
- filtered：MySQL返回的行数的百分比，以过滤器的形式显示，表示优化器已经使用了谓词信息进行优化。
- Extra：包含MySQL在执行查询时使用的额外信息，如使用了临时表、使用了文件排序、使用扫描表等。
通过分析查询计划中的每个字段，我们可以了解MySQL执行查询操作的方式，并识别查询优化的问题，从而对查询进行优化。
三、查询计划type属性的理解
在查询计划的type字段中，会展示MySQL使用的连接类型。下面是一些常见的连接类型和它们的含义：
- system：只有一个行匹配的表，这是const类型的特例，通常不能优化。
- const：使用主键或唯一索引等唯一性索引进行匹配时，只返回一行数据的查询。这是非常快的查询类型。
- eq_ref：使用某个唯一索引匹配时，通常的内部连接查询类型。比如，当在一个查询中使用两个表的主键或唯一性索引进行匹配时，就是这种类型的查询。
- ref：使用任何非唯一性索引或者包含唯一性索引前缀的索引进行匹配时的查询类型，一般对单个返回值比较优化，但是如果使用了多个JOIN的话，性能就会受到影响。
- fulltext：使用了全文索引的查询类型，只能用于全文搜索等情形。
- ref_or_null：和ref类型很像，不同之处在于对于无索引行也会进行匹配。
- index_merge：使用多个索引进行查询，MySQL会将多个索引的结果合并起来。
- unique_subquery：使用了IN语句，并且子查询使用了唯一性索引。
- index_subquery：和unique_subquery相似，但是子查询没有使用唯一性索引。
- range：使用了由一个范围条件限定的索引进行匹配时的查询类型，比如BETWEEN或者<等操作符。
- index：全表扫描的代替方法，一般是在没有合适的其他索引可以使用时使用，性能较差。
- all：表示全表扫描，最慢的一种查询类型，当这种类型出现在查询计划中时，需要尽可能地避免。
通过理解查询计划中type字段的展示，我们可以分析查询优化的问题，并尝试提高查询性能。
四、sql优化总结
好的，以下是SQL优化的整合内容：
SQL优化的主要目标是减少查询时间，对于大型数据表或复杂查询，优化是尤为重要的。下面是一些常见的SQL优化技巧：
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索引优化：通过创建合适的索引来提高查询速度。索引可以加速数据的查找和排序，但是也会占用额外的存储空间和增加数据更新的时间。
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避免全表扫描：尽可能使用索引来避免全表扫描，全表扫描会导致查询变慢，特别是对于大型数据表。
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优化查询语句：尽量使用简单的查询语句，避免使用子查询和复杂的关联查询。
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优化存储过程：存储过程可以减少不必要的数据库访问次数，从而提高查询速度。
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优化数据结构和表设计：优化表的设计，避免冗余数据和重复的字段，从而减少表的存储空间和提高查询速度。
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避免使用SELECT *：只选择需要的列，减少数据传输的时间和存储空间的占用。
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控制返回的数据量：控制返回的数据量，避免返回大量无用数据，减少网络开销和存储空间的占用。
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避免使用HAVING：尽量使用WHERE语句代替HAVING语句，因为HAVING语句会对所有的记录进行聚合操作，对性能有影响。
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适当分解大型查询：对于大型查询，可以适当分解为多个小的查询，从而减少查询的时间和占用的系统资源。
以上是一些常见的SQL优化技巧，根据不同的查询场景和数据表结构，还可以采用其他一些优化方法。在实际应用中，我们需要对于每个查询进行性能分析和优化，并不断测试和改进，以达到最佳的查询性能。
