在日常工作中，我们有时候会开慢查询去记录一些执行比较久的SQL语句，找出这些语句并不意味着完事了，这时我们需要用到explain来查看一个sql语句的执行计划，查看有没有使用上索引，有没有全表扫描 等等，所以会使用explain对于后端程序员来说非常重要。
explain出来的信息有10列：
| 列名 | 描述 |
|---|---|
| id | 查询的序号，包含一组数字，表示查询中执行select 自居或操作表的顺序 1. id相同，执行顺序从上往下。2. id不同，id值越大，优先级越高，越先执行 |
| select_type | 查询类型，主要用于区别普通查询，联合查询，子查询等的复杂查询 |
| table | 显示数据来自于哪个表,有时会是虚拟表 |
| partitions | 匹配到的分区 |
| type | 表示表的连接类型 |
| possible_keys | 可能使用的索引 |
| key | 实际使用的索引 |
| key_len | 索引字段的长度 |
| ref | 显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量 |
| rows | 估计要读取并检测的行数 |
| filtered | 按表条件过滤的行的百分比 |
| Extra | 额外信息 |
2. select_type列：
select_type表示对应行是简单还是复杂的查询
- simple: 简单查询。查询不包含子查询和union
- primary: 复杂查询中最外层的select
- subquery：包含在select中的子查询(不在from子句中)
- derived：包含在from子句中的子查询(衍生查询)。mysql会将结果存放在临时表中，也称为衍生表(derived的英文含义)。用这个例子来了解下primary、subquery、derived类型
如图中，根据id大小可知，3号最先执行，也就是from后面的子句优先级最高，然后是select后面的子句，最后是select 语句整个执行，而from后面的
select * from film where id =1就是derived类型，select后的select 1 from actor where id =1就是subquery类型，最后的整个sql语句执行就是primary类型，可以看到primary查询的是虚拟表，所以table列为<derived3>，这里的 3 代表id 为3的语句。
4. type列：
这一列表示关联类型或访问类型，即Mysql决定如何查找表中的行，查找数据航记录的大概范围
依次从最优到最差分别为：null > system > const > eq_ref > ref > range > index > all
一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref级别
- null: mysql能够在优化阶段分解查询语句。效率最高，例如：在索引列中选取最小值，可以单独查询索引来完成，不需要在执行时访问表。
-
system,const：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量，用于
primary key或unique key的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取一次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条元素匹配时为system -
eq_ref:
primary key或unique key索引的所有部分被连接使用，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在const之外最好的连接类型了，简单的select查询不会出现这种type。这里的右连接表示film表，而且film表被连接的字段也是主键，所以film表的type是
eq_ref -
ref: 相比
eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。 例子1：
explain select *from film where title = 'AFRICAN EGG'
例子2：
explain select *from film left join film_actor on film.film_id = film_actor.film_id
- range: 范围扫描通常出现在 in(), between , > , < , >= 等操作中，使用一个索引来检索给定范围的行。
explain select *from film where film_id >1
- index: 扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子结点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比
all快一些。
这里的film表只有两个字段，id和name，其中id是primary key，name是二级索引，这里是mysql优化器发现整个表只有两个字段，而二级索引刚好包括这两个字段，所以mysql为了节省回表的操作而走了二级索引。
index和ref的区别，虽然两者都是走的索引，ref是带有where条件的，会查找出符合条件的数据，而index是查询所有的数据，走B+数的叶子结点的指针，一条条往下面遍历。
- all: 即全表扫描，扫描聚簇索引的所有叶子节点，通常情况下这需要增加索引来进行优化了。
explain select *from actor;
index和all的区别：虽然都是扫描全表，index是扫描 非聚簇索引，需要回表操作，而all是直接扫描的聚簇索引，一条条遍历。
5. possible_keys 列：
这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。 explain 时可能会出现 possible_keys有列，而key显示 null 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql 认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。
6. key_len 列：
这一列显示了 mysql 在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int 是 4 字节。通过结果中的 key_len = 4 可以推断出查询使用了第一列：film_id 列来执行索引查找。
8. ref 列：
这一列显示了在key 列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有 const(常量),字段名(例：film.id)
9. rows 列：
这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里面的行数
10. Extra 列：
这一列展示的是额外信息，常见的重要值如下:
-
Using index: 使用覆盖索引，如果select后面查询的字段都可以从非聚集索引中查找到，不需要回表操作，这种情况就可以说是用到了覆盖索引。
-
Using where: 使用where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖。
-
Using index condition: 查询的列不完全被索引覆盖，where 条件是一个前导列的范围
-
Using temporary: mysql需要创建一张临时表来处理查询，出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。
-
Using filesort : 将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序，这种情况一般也是需要考虑索引优化。
-
Select tables optimized away: 使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段时。
