Day516

如果我们想要查询 id 在 900001 到 9000100 之间的学生记录呢？

SELECT student_id, class_id, NAME, create_time FROM student_info

WHERE id BETWEEN 900001 AND 900100;

运行结果（100 条记录，运行时间为 0.046s ）：

然后再看下查询上次执行sql的优化器的成本，这时我们大概需要进行 20 个页的查询。

mysql> SHOW STATUS LIKE 'last_query_cost';

+-----------------+-----------+

| Variable_name | Value |

+-----------------+-----------+

| Last_query_cost | 21.134453 |

+-----------------+-----------+

你能看到页的数量是刚才的 20 倍，但是查询的效率并没有明显的变化，实际上这两个 SQL 查询的时间基本上一样，就是因为采用了顺序读取的方式将页面一次性加载到缓冲池中，然后再进行查找。

虽然 页数量（last_query_cost）增加了不少 ，但是通过缓冲池的机制，并 没有增加多少查询时间 。

使用场景：它对于比较开销是非常有用的，特别是我们有好几种查询方式可选的时候。

四、定位执行慢的 SQL：慢查询日志

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1、开启慢查询日志参数

①开启slow_query_log

set global slow_query_log='ON';

然后我们再来查看下慢查询日志是否开启，以及慢查询日志文件的位置：

你能看到这时慢查询分析已经开启，同时文件保存在 /var/lib/mysql/atguigu02-slow.log文件中。

②修改long_query_time阈值

接下来我们来看下慢查询的时间阈值设置(就是超过多少的执行时间算是慢查询)，使用如下命令：

show variables like '%long_query_time%';

这里如果我们想把时间缩短，比如设置为 1 秒，可以这样设置：

#测试发现：设置global的方式对当前session的long_query_time失效。对新连接的客户端有效。所以可以一并执行下述语句

mysql > set global long_query_time = 1;

mysql> show global variables like '%long_query_time%';

mysql> set long_query_time=1;

mysql> show variables like '%long_query_time%';

2、查看慢查询数目

查询当前系统中有多少条慢查询记录

SHOW GLOBAL STATUS LIKE '%Slow_queries%';

3、案例演示

步骤1. 建表:

CREATE TABLE student (

id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

stuno INT NOT NULL ,

name VARCHAR(20) DEFAULT NULL,

age INT(3) DEFAULT NULL,

classId INT(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (id)

) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

步骤2：设置参数 log_bin_trust_function_creators

创建函数，假如报错

This function has none of DETERMINISTIC......

• 命令开启：允许创建函数设置：

set global log_bin_trust_function_creators=1; # 不加global只是当前窗口有效。

步骤3：创建函数

随机产生字符串：

DELIMITER //

CREATE FUNCTION rand_string(n INT)

RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串

BEGIN

DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT

'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';

DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';

DECLARE i INT DEFAULT 0;

WHILE i < n DO

SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));

SET i = i + 1;

END WHILE;

RETURN return_str;

END //

DELIMITER ;

#测试

SELECT rand_string(10);

产生随机数值：

DELIMITER //

CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT(11)

BEGIN

DECLARE i INT DEFAULT 0;

SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ;

RETURN i;

END //

DELIMITER ;

#测试：

SELECT rand_num(10,100);

步骤4：创建存储过程

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE insert_stu1( START INT , max_num INT )

BEGIN

DECLARE i INT DEFAULT 0;

SET autocommit = 0; #设置手动提交事务

REPEAT #循环

SET i = i + 1; #赋值

INSERT INTO student (stuno, NAME ,age ,classId ) VALUES

((START+i),rand_string(6),rand_num(10,100),rand_num(10,1000));

UNTIL i = max_num

END REPEAT;

COMMIT; #提交事务

END //

DELIMITER ;

步骤5：调用存储过程

#调用刚刚写好的函数, 4000000条记录,从100001号开始

CALL insert_stu1(100001,4000000);

4、测试及分析

①测试

mysql> SELECT * FROM student WHERE stuno = 3455655;

+---------+---------+--------+------+---------+

| id | stuno | name | age | classId |

+---------+---------+--------+------+---------+

| 3523633 | 3455655 | oQmLUr | 19 | 39 |

+---------+---------+--------+------+---------+

1 row in set (2.09 sec)

mysql> SELECT * FROM student WHERE name = 'oQmLUr';

+---------+---------+--------+------+---------+

| id | stuno | name | age | classId |

+---------+---------+--------+------+---------+

| 1154002 | 1243200 | OQMlUR | 266 | 28 |

| 1405708 | 1437740 | OQMlUR | 245 | 439 |

| 1748070 | 1680092 | OQMlUR | 240 | 414 |

| 2119892 | 2051914 | oQmLUr | 17 | 32 |

| 2893154 | 2825176 | OQMlUR | 245 | 435 |

| 3523633 | 3455655 | oQmLUr | 19 | 39 |

+---------+---------+--------+------+---------+

6 rows in set (2.39 sec)

从上面的结果可以看出来，查询学生编号为“3455655”的学生信息花费时间为2.09秒。查询学生姓名为“oQmLUr”的学生信息花费时间为2.39秒。

已经达到了秒的数量级，说明目前查询效率是比较低的，下面的小节我们分析一下原因。

②分析

show status like 'slow_queries';

5、慢查询日志分析工具：mysqldumpslow

在生产环境中，如果要手工分析日志，查找、分析SQL，显然是个体力活，MySQL提供了日志分析工具mysqldumpslow。

通过mysqldumpslow 可以查看慢查询日志

查看mysqldumpslow的帮助信息

mysqldumpslow --help

mysqldumpslow 命令的具体参数如下：

• -a: 不将数字抽象成N，字符串抽象成S

• -s: 是表示按照何种方式排序：

c: 访问次数  

l: 锁定时间  

r: 返回记录  

`t: 查询时间`  

al:平均锁定时间  

ar:平均返回记录数  

at:平均查询时间 （默认方式）  

ac:平均查询次数

• -t: 即为返回前面多少条的数据；

`-g: 后边搭配一个正则匹配模式，大小写不敏感的`；

举例：我们想要按照查询时间排序，查看前五条 SQL 语句，这样写即可：

mysqldumpslow -s t -t 5 /var/lib/mysql/atguigu01-slow.log

[root@bogon ~]# mysqldumpslow -s t -t 5 /var/lib/mysql/atguigu01-slow.log

Reading mysql slow query log from /var/lib/mysql/atguigu01-slow.log

Count: 1 Time=2.39s (2s) Lock=0.00s (0s) Rows=13.0 (13), root[root]@localhost

SELECT * FROM student WHERE name = 'S'

Count: 1 Time=2.09s (2s) Lock=0.00s (0s) Rows=2.0 (2), root[root]@localhost

SELECT * FROM student WHERE stuno = N

Died at /usr/bin/mysqldumpslow line 162, <> chunk 2.

工作常用参考：

#得到返回记录集最多的10个SQL

mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

#得到访问次数最多的10个SQL

mysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

#得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句

mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

#另外建议在使用这些命令时结合 | 和more 使用 ，否则有可能出现爆屏情况

mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log | more

6、关闭慢查询日志

MySQL服务器停止慢查询日志功能有两种方法：

①方式1：永久性方式

#配置文件

[mysqld]

slow_query_log=OFF

或者，把slow_query_log一项注释掉 或 删除

[mysqld]

#slow_query_log =OFF

重启MySQL服务，执行如下语句查询慢日志功能。

SHOW VARIABLES LIKE '%slow%'; #查询慢查询日志所在目录

SHOW VARIABLES LIKE '%long_query_time%'; #查询超时时长

②方式2：临时性方式

使用SET语句来设置。

（1）停止MySQL慢查询日志功能，具体SQL语句如下。

SET GLOBAL slow_query_log=off;

（2）重启MySQL服务，使用SHOW语句查询慢查询日志功能信息，具体SQL语句如下

SHOW VARIABLES LIKE '%slow%';

#以及

SHOW VARIABLES LIKE '%long_query_time%';

7、删除慢查询日志

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五、查看 SQL 执行成本：SHOW PROFILE

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PROFILE可查看上条sql的执行成本

show variables like 'profiling';

通过设置 profiling='ON’ 来开启 show profile：

mysql > set profiling = 'ON';

然后执行相关的查询语句。接着看下当前会话都有哪些 profiles，使用下面这条命令：

show profiles;

你能看到当前会话一共有 2 个查询。如果我们想要查看最近一次查询的开销，可以使用：

show profile;

show profile cpu,block io for query 2;

show profile的常用查询参数：

① ALL：显示所有的开销信息。

② BLOCK IO：显示块IO开销。

③ CONTEXT SWITCHES：上下文切换开销。

④ CPU：显示CPU开销信息。

⑤ IPC：显示发送和接收开销信息。

⑥ MEMORY：显示内存开销信息。

⑦ PAGE FAULTS：显示页面错误开销信息。

⑧ SOURCE：显示和Source_function，Source_file，Source_line相关的开销信息。

⑨ SWAPS：显示交换次数开销信息。

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六、分析查询语句：EXPLAIN

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1、概述

官网介绍：

5.7版本

8.0版本

版本情况：

• MySQL 5.6.3以前只能 EXPLAIN SELECT；MYSQL 5.6.3以后就可以 EXPLAIN SELECT，UPDATE，DELETE

• 在5.7以前的版本中，想要显示 partitions 需要使用 explain partitions 命令；想要显示

filtered 需要使用 explain extended 命令。在5.7版本后，默认explain直接显示partitions和filtered中的信息。

2、基本语法

EXPLAIN 或 DESCRIBE语句的语法形式如下：

EXPLAIN SELECT select_options

或者

DESCRIBE SELECT select_options

如果我们想看看某个查询的执行计划的话，可以在具体的查询语句前边加一个 EXPLAIN，就像这样：

EXPLAIN SELECT 1;

EXPLAIN 语句输出的各个列的作用如下：

3、数据准备

建表:

CREATE TABLE s1 (

id INT AUTO_INCREMENT,

key1 VARCHAR(100),

key2 INT,

key3 VARCHAR(100),

key_part1 VARCHAR(100),

key_part2 VARCHAR(100),

key_part3 VARCHAR(100),

common_field VARCHAR(100),

PRIMARY KEY (id),

INDEX idx_key1 (key1),

UNIQUE INDEX idx_key2 (key2),

INDEX idx_key3 (key3),

INDEX idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3)

) ENGINE=INNODB CHARSET=utf8;

CREATE TABLE s2 (

id INT AUTO_INCREMENT,

key1 VARCHAR(100),

key2 INT,

key3 VARCHAR(100),

key_part1 VARCHAR(100),

key_part2 VARCHAR(100),

key_part3 VARCHAR(100),

common_field VARCHAR(100),

PRIMARY KEY (id),

INDEX idx_key1 (key1),

UNIQUE INDEX idx_key2 (key2),

INDEX idx_key3 (key3),

INDEX idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3)

) ENGINE=INNODB CHARSET=utf8;

设置参数 log_bin_trust_function_creators:

创建函数，假如报错，需开启如下命令：允许创建函数设置：

set global log_bin_trust_function_creators=1; # 不加global只是当前窗口有效。

创建函数:

DELIMITER //

CREATE FUNCTION rand_string1(n INT)

RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串

BEGIN

DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';

DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';

DECLARE i INT DEFAULT 0;

WHILE i < n DO

SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));

SET i = i + 1;

END WHILE;

RETURN return_str;

END //

DELIMITER ;

创建存储过程:

创建往s1表中插入数据的存储过程：

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE insert_s1 (IN min_num INT (10),IN max_num INT (10))

BEGIN

DECLARE i INT DEFAULT 0;

SET autocommit = 0;

REPEAT

SET i = i + 1;

INSERT INTO s1 VALUES(

(min_num + i),

rand_string1(6),

(min_num + 30 * i + 5),

rand_string1(6),

rand_string1(10),

rand_string1(5),

rand_string1(10),

rand_string1(10));

UNTIL i = max_num

END REPEAT;

COMMIT;

END //

DELIMITER ;

创建往s2表中插入数据的存储过程：

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE insert_s2 (IN min_num INT (10),IN max_num INT (10))

BEGIN

DECLARE i INT DEFAULT 0;

SET autocommit = 0;

REPEAT

SET i = i + 1;

INSERT INTO s2 VALUES((min_num + i),

rand_string1(6),

(min_num + 30 * i + 5),

rand_string1(6),

rand_string1(10),

rand_string1(5),

rand_string1(10),

rand_string1(10));

UNTIL i = max_num

END REPEAT;

COMMIT;

END //

DELIMITER ;

调用存储过程：

s1表数据的添加：加入1万条记录：

CALL insert_s1(10001,10000);

s2表数据的添加：加入1万条记录：

CALL insert_s2(10001,10000);

4、EXPLAIN各列作用

①table

不论我们的查询语句有多复杂，里边儿 包含了多少个表 ，到最后也是需要对每个表进行 单表访问 的，所以MySQL规定EXPLAIN语句输出的每条记录都对应着某个单表的访问方法，该条记录的table列代表着该表的表名（有时不是真实的表名字，可能是简称）。

②id

在写的查询语句一般都以 SELECT 关键字开头，比较简单的查询语句里只有一个 SELECT 关键字，比如下边这个查询语句：

SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';

稍微复杂一点的连接查询中也只有一个 SELECT 关键字，比如：

SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2

ON s1.key1 = s2.key1

WHERE s1.common_field = 'a';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key2 FROM s2 WHERE common_field = 'a');

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2;

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION ALL SELECT * FROM s2;

小结:

• 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

• 关注点：id号每个号码，表示一趟独立的查询, 一个sql的查询趟数越少越好

③select_type

具体分析如下：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1;

当然，连接查询也算是 SIMPLE 类型，比如：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;

• PRIMARY

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2;

• UNION

• UNION RESULT

• SUBQUERY

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';

• DEPENDENT SUBQUERY

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2 WHERE s1.key2 = s2.key2) OR key3 = 'a';

• DEPENDENT UNION

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2 WHERE key1 = 'a' UNION SELECT key1 FROM s1 WHERE key1 = 'b');

• DERIVED

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT key1, count(*) as c FROM s1 GROUP BY key1) AS derived_s1 where c > 1;

• MATERIALIZED

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2);

• UNCACHEABLE SUBQUERY

• UNCACHEABLE UNION

④partitions (可略)

如果想详细了解，可以如下方式测试。创建分区表：

-- 创建分区表，

-- 按照id分区，id<100 p0分区，其他p1分区

CREATE TABLE user_partitions (id INT auto_increment,

NAME VARCHAR(12),PRIMARY KEY(id))

PARTITION BY RANGE(id)(

PARTITION p0 VALUES less than(100),

PARTITION p1 VALUES less than MAXVALUE

);

DESC SELECT * FROM user_partitions WHERE id>200;

查询id大于200（200>100，p1分区）的记录，查看执行计划，partitions是p1，符合我们的分区规则

⑤type ☆

完整的访问方法如下： system ， const ， eq_ref ， ref ， fulltext ， ref_or_null ，index_merge ， unique_subquery ， index_subquery ， range ， index ， ALL。

• system

mysql> CREATE TABLE t(i int) Engine=MyISAM;

Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES(1);

Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

查询这个表的执行计划：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM t;

• const

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE id = 10005;

• eq_ref

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.id = s2.id;

从执行计划的结果中可以看出，MySQL打算将s2作为驱动表，s1作为被驱动表，重点关注s1的访问方法是 eq_ref ，表明在访问s1表的时候可以 通过主键的等值匹配来进行访问。

• ref

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';

• fulltext

全文索引

• ref_or_null

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key1 IS NULL;

• index_merge

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key3 = 'a';

从执行计划的 type 列的值是 index_merge 就可以看出，MySQL 打算使用索引合并的方式来执行对 s1 表的查询。

• unique_subquery

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key2 IN (SELECT id FROM s2 where s1.key1 = s2.key1) OR key3 = 'a';

• index_subquery

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE common_field IN (SELECT key3 FROM s2 where s1.key1 = s2.key1) OR key3 = 'a';

• range

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN ('a', 'b', 'c');

或者：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'a' AND key1 < 'b';

• index

mysql> EXPLAIN SELECT key_part2 FROM s1 WHERE key_part3 = 'a';

• ALL

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1;

小结：

结果值从最好到最坏依次是： system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL其中比较重要的几个提取出来（见上图中的蓝色）。

SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，最好是 consts级别。（阿里巴巴开发手册要求）

⑥possible_keys和key

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key3 = 'a';

⑦key_len ☆

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE id = 10005;

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key2 = 10126;

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key_part1 = 'a';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key_part1 = 'a' AND key_part2 = 'b';

练习：

key_len的长度计算公式：

• varchar(10)变长字段且允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2(变长字段)

• varchar(10)变长字段且不允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+2(变长字段)

• char(10)固定字段且允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)

• char(10)固定字段且不允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)

⑧ref

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.id = s2.id;

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s2.key1 = UPPER(s1.key1);

⑨rows ☆

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z';

⑩filtered

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND common_field = 'a';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE

s1.common_field = 'a';

①①Extra ☆

mysql> EXPLAIN SELECT 1;

• Impossible WHERE

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE 1 != 1;

• Using where

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE common_field = 'a';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' AND common_field = 'a';

• No matching min/max row

mysql> EXPLAIN SELECT MIN(key1) FROM s1 WHERE key1 = 'abcdefg';

• Using index

mysql> EXPLAIN SELECT key1 FROM s1 WHERE key1 = 'a';

• Using index condition

SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key1 LIKE '%a';

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key1 LIKE '%b';

• Using join buffer (Block Nested Loop)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.common_field = s2.common_field;

• Not exists

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 LEFT JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s2.id IS NULL;

• Using intersect(…) 、 Using union(…) 和 Using sort_union(…)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key3 = 'a';

• Zero limit

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 LIMIT 0;

• Using filesort

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 ORDER BY key1 LIMIT 10;

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 ORDER BY common_field LIMIT 10;

• Using temporary

mysql> EXPLAIN SELECT DISTINCT common_field FROM s1;

再比如：

mysql> EXPLAIN SELECT common_field, COUNT(*) AS amount FROM s1 GROUP BY common_field;

mysql> EXPLAIN SELECT key1, COUNT(*) AS amount FROM s1 GROUP BY key1;

从 Extra的 Using index 的提示里我们可以看出，上述查询只需要扫描 idx_key1索引就可以搞定了，不再需要临时表了。

小结:

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

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部分统计信息是估算的，并非精确值

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七、EXPLAIN的进一步使用

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1、EXPLAIN四种输出格式

这里谈谈EXPLAIN的输出格式。EXPLAIN可以输出四种格式： 传统格式 ， JSON格式 ， TREE格式 以及 可视化输出 。用户可以根据需要选择适用于自己的格式。

①传统格式

传统格式简单明了，输出是一个表格形式，概要说明查询计划。

mysql> EXPLAIN SELECT s1.key1, s2.key1 FROM s1 LEFT JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s2.common_field IS NOT NULL;

②JSON格式

• JSON格式：在EXPLAIN单词和真正的查询语句中间加上 FORMAT=JSON 。

面试准备+复习分享：

为了应付面试也刷了很多的面试题与资料，现在就分享给有需要的读者朋友，资料我只截取出来一部分哦

相关阅读docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB