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分析 EXPLAIN 的输出可以帮助我们理解 SQL 查询的执行计划和性能瓶颈。下面是一些关键点，帮助你分析 EXPLAIN 的结果：

1. 执行计划概述

使用 EXPLAIN 语句查看查询的执行计划。例如：

EXPLAIN SELECT * FROM aws_listing.gk_tripartite_task ORDER BY id DESC LIMIT 100;

2. 主要输出字段

• id: 查询的标识符，用于区分不同的查询产品。
• select_type: 查询的类型，包括 SIMPLE（简单查询），PRIMARY（主查询），SUBQUERY（子查询），等。
• table: 表的名称，表示这个步骤是针对哪个表的操作。
• type: 连接类型，是决定查询性能的关键因素。
  • ALL: 全表扫描，效率最低。
  • index: 全索引扫描，效率较高。
  • range: 范围扫描，效率比全表扫描好。
  • ref: 通过索引查找，性能较好。
  • eq_ref: 精确匹配，通常效率最高。
• possible_keys: 查询可能使用的索引。
• key: 实际使用的索引。
• key_len: 使用索引的长度，这有助于评估其效率。
• ref: 哪些列或常量与 key 相关联。
• rows: MySQL 预估要读取的行数，行数越少，性能通常越好。
• Extra: 可以包含关于如何执行查询的额外信息，如 Using where 表示使用了 WHERE 筛选。

3. 分析步骤

1. 检查连接类型 (type):

   • 理想情况下，应尽量避免 ALL 类型，尽可能使用 ref 或者 eq_ref。

2. 查看索引使用情况:

   • 查看 possible_keys 和 key，确保查询使用了合适的索引。

3. 评估行数 (rows):

   • 检查系统估算的rows，如果这个数字很大，表示查询性能会受到影响。

4. 留意 Extra 字段:

   • 注意包含的内容，例如 Using temporary 和 Using filesort 表示需要在内存中使用临时表或文件进行排序，可能影响性能。

5. 分析多表查询:

   • 在复杂的联接查询中，逐个检查各个表的连接类型和估算的行数，寻找可以改进的地方。

4. 实际应用示例

假设你运行了以下查询：

EXPLAIN SELECT * FROM aws_listing.gk_tripartite_task WHERE status = 'active' ORDER BY id DESC LIMIT 100;

输出示例:

5. 结论

• 连接类型: 在示例中，ref 类型比较理想，表明使用了索引。
• 索引使用: possible_keys 显示了可能的索引，而 key 表明实际使用了索引。
• 行数: 如果 rows 的数量远高于预期，可能需要调整索引或查询条件。
• Extra 信息: Using where 表示在过滤记录时使用了条件，如果还有 Using temporary 或 Using filesort，则可能需要优化。

通过以上分析，你可以优化查询性能，寻找潜在的改进空间。

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