面试题：MySQL 复杂查询中 EXPLAIN 各字段协同分析

联合查询语句：

EXPLAIN
SELECT o.order_id, c.customer_name, p.product_name
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
JOIN products p ON o.product_id = p.product_id;

EXPLAIN 各字段分析：
- id：
  - 标识 SELECT 语句的执行顺序。在复杂查询（如包含子查询或联合查询）中，不同的 SELECT 会有不同的 id 值，id 值越大越先执行。如果所有 SELECT 语句的 id 值相同，则按照自上而下的顺序执行。例如，在子查询中，子查询的 SELECT 可能会有更高的 id 值，先于外层查询执行。
- select_type：
  - SIMPLE：表示简单的 SELECT，不包含子查询或 UNION。上述查询就是 SIMPLE 类型，说明查询结构较为直接，不涉及复杂的嵌套或联合操作，一般性能相对较好。
  - PRIMARY：如果查询中包含子查询，最外层的 SELECT 就是 PRIMARY 类型。
  - SUBQUERY：子查询中的第一个 SELECT 就是 SUBQUERY 类型。子查询会先于外层查询执行，且结果用于外层查询的条件判断等操作，如果子查询性能不佳，会影响整个查询性能。
- table：
  - 显示当前查询访问的表。在上述查询中，会依次显示 orders、customers、products，表示查询执行过程中依次访问这三张表。访问顺序对查询性能有影响，如果能按照合适的顺序访问表，利用索引等机制，可以提高查询效率。
- partitions：
  - 对于分区表，显示查询访问的分区。如果表没有分区，该字段为空。例如，如果 orders 表按日期分区，查询某一时间段的订单，这里会显示具体访问的日期分区，合理的分区策略有助于减少单次查询的数据量，提升性能。
- type：
  - ALL：全表扫描，查询会遍历表中的每一行数据，性能最差。如查询没有使用任何索引，对 orders 表进行全表扫描，会导致查询性能低下，因为要处理大量的数据行。
  - index：索引扫描，扫描整个索引树，虽然比全表扫描快，但如果索引较大，也可能有性能问题。例如对一个有大量索引项的 customers 表进行索引扫描。
  - range：范围扫描，通常是在索引上进行范围查找，如 WHERE column BETWEEN value1 AND value2，性能较好。比如在 orders 表的 order_id 索引上进行范围查询，减少了扫描的数据量。
  - ref：使用非唯一索引进行等值查询，通过索引找到匹配的行。如根据 customer_id 关联 orders 表和 customers 表时，如果 customer_id 上有索引，就可能是 ref 类型，性能较高。
  - eq_ref：通常用于连接操作，在连接条件是主键或唯一索引的等值连接时出现。例如在 orders 表和 customers 表通过 customer_id 关联，且 customers 表的 customer_id 是主键时，该连接可能是 eq_ref 类型，这是非常高效的连接类型。
- possible_keys：
  - 显示查询可能使用到的索引。例如，对于上述查询，orders 表的 customer_id 和 product_id 索引、customers 表的 customer_id 索引、products 表的 product_id 索引可能都会显示在这里。这些索引为查询优化提供了潜在的路径，但并不一定都会被实际使用。
- key：
  - 实际使用的索引。如果查询优化器选择使用了 orders 表的 customer_id 索引来关联 customers 表，这里就会显示 customer_id 索引名。正确选择使用的索引对查询性能至关重要，如果选错索引或没有使用索引，会导致查询性能下降。
- key_len：
  - 显示实际使用索引的长度。它可以帮助判断索引使用的是否完整。例如，一个复合索引有多个字段，如果 key_len 小于复合索引所有字段长度之和，说明可能没有完全使用复合索引，需要进一步优化。
- ref：
  - 显示哪些列或常量被用于查找索引列上的值。比如在 orders 表和 customers 表的连接中，如果使用 customer_id 索引，这里可能显示 customers.customer_id，表示通过 customers 表的 customer_id 列来匹配 orders 表的 customer_id 索引。
- rows：
  - 估计为了找到所需的行，需要扫描的行数。行数越少，查询性能越好。例如，如果查询估计只需要扫描 orders 表的 10 行数据，相比扫描 10000 行数据，性能会有很大提升。这只是一个估计值，实际行数可能因数据分布等因素有所不同。
- filtered：
  - 表示存储引擎返回的数据在经过条件过滤后，满足查询条件的记录的百分比。例如，存储引擎返回了 100 行数据，经过 WHERE 条件过滤后，有 50 行满足条件，那么 filtered 就是 50%。这个值越高，说明查询条件过滤效果越好，查询性能相对越高。如果 filtered 值很低，可能需要优化查询条件或索引，以减少不必要的数据扫描。

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面试题：MySQL 复杂查询中 EXPLAIN 各字段协同分析

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