MySQL 执行计划
一直在使用Explain，今天被扫盲，专业名词叫执行计划~，野生码农误国啊~
MySQL提供explain/desc命令输出执行计划，我们通过执行计划优化SQL语句
根据表，列，索引的详细信息以及
WHERE子句中的条件，MySQL优化器考虑了许多技术来有效执行SQL查询中涉及的查找。无需读取所有行即可执行对巨大表的查询；可以执行涉及多个表的联接，而无需比较行的每个组合。优化器选择执行最有效查询的一组操作称为“ 查询执行计划 ”，也称为EXPLAIN计划。您的目标是认识到EXPLAIN表示查询优化的计划，如果发现一些低效的操作，则可以学习SQL语法和索引技术来改进计划。
使用Explain优化查询
该EXPLAIN语句提供有关MySQL如何执行语句的信息：
EXPLAIN作品有SELECT，DELETE，INSERT，REPLACE，和UPDATE语句。- 当
EXPLAIN与可解释的语句一起使用时，MySQL将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。也就是说，MySQL解释了它将如何处理该语句，包括有关如何连接表以及以何种顺序连接表的信息。 - 当
EXPLAIN与FOR CONNECTION *connection_id*而不是可解释的语句一起使用时，它将显示在名为这个“connetction_id”的连接中正在执行的语句的执行计划。 - 对于
SELECT语句， 在SHOW WARNINGS模式下，EXPLAIN可以输出更多的执行计划信息。 EXPLAIN对于检查涉及分区表的查询很有用。FORMAT选项可用于设置输出格式。TRADITIONAL以表格格式显示输出。默认情况下不需要提供FORMAT设置 。 format设置为JSON时，以JSON格式显示信息。
Explain输出格式
EXPLAIN语句提供有关MySQL如何执行语句的信息。 EXPLAIN支持 SELECT， DELETE， INSERT， REPLACE和 UPDATE语句。
EXPLAIN为SELECT语句中使用的每个表返回一行信息 。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出了输出中的表。MySQL使用嵌套循环连接方法解析所有连接。这意味着MySQL从第一个表中读取一行，然后在第二个表，第三个表中找到匹配的行，依此类推。处理完所有表后，MySQL将通过表列表输出选定的列和回溯，直到找到一个表，其中存在更多匹配的行。从该表中读取下一行，然后继续下一个表。
EXPLAIN输出包括分区信息。此外，对于SELECT 语句，EXPLAIN产生可与被显示扩展信息 SHOW WARNINGS之后的 EXPLAIN
扩展的EXPLAIN输出格式
对于SELECT语句，该 EXPLAIN语句会产生额外的（“ 扩展 ”）信息，这些信息不属于 EXPLAIN输出，但可以通过在SHOW WARNINGS 以下语句发出来查看EXPLAIN。输出中的 Message值SHOW WARNINGS显示优化器如何限定SELECT语句 中的表名和列名， SELECT应用重写和优化规则后的外观以及有关优化过程的其他注释。
可在SHOW WARNINGS语句后面 显示的扩展信息 EXPLAIN仅针对 SELECT语句生成。 SHOW WARNINGS显示其他可解释语句空结果（DELETE， INSERT， REPLACE，和 UPDATE）。
获取命名连接的执行计划信息
EXPLAIN [options] FOR CONNECTION connection_id;
EXPLAIN FOR CONNECTION返回EXPLAIN当前在给定连接中用于执行查询的信息。由于数据（和支持统计数据）的更改，它可能会产生与EXPLAIN在等效查询文本上运行不同的结果 。行为上的这种差异对于诊断更多瞬时性能问题很有用。例如，如果您在一个需要很长时间才能完成的会话中运行语句，则EXPLAIN FOR CONNECTION在另一会话中使用该语句可能会产生有关延迟原因的有用信息。
connection_id是从INFORMATION_SCHEMA PROCESSLIST表或 SHOW PROCESSLIST语句获得的连接标识符 。如果有PROCESS特权，则可以为任何连接指定标识符。否则，您只能为自己的连接指定标识符。
如果命名连接未执行语句，则结果为空。否则，EXPLAIN FOR CONNECTION 仅当在命名连接中执行的语句是可解释的时才适用。这包括 SELECT， DELETE， INSERT， REPLACE，和 UPDATE。（但是， EXPLAIN FOR CONNECTION不适用于预备语句，甚至不适用于这些类型的预备语句。）
估计查询性能
在大多数情况下，您可以通过计算磁盘搜索次数来估计查询性能。对于小型表，通常可以在一个磁盘搜索中找到一行（因为索引可能已缓存）。对于更大的表，您可以估计，使用B树索引，您需要进行许多查找才能找到行： 。 log(*row_count*) / log(*index_block_length* / 3 * 2 / (*index_length* + *data_pointer_length*)) + 1
在MySQL中，索引块通常为1,024字节，数据指针通常为四个字节。对于一个键值长度为三个字节（大小为MEDIUMINT）的500,000行表 ，该公式表示 log(500,000)/log(1024/3*2/(3+4)) + 1=搜索 4。
该索引将需要大约500,000 7 3/2 = 5.2MB的存储空间（假设典型的索引缓冲区填充率为2/3），因此您可能在内存中拥有很多索引，因此只需要一个或两个调用即可读取数据以查找行。
但是，对于写操作，您需要四个搜索请求来查找在何处放置新索引值，通常需要两个搜索来更新索引并写入行。
前面的讨论并不意味着您的应用程序性能会因log缓慢下降 N。只要所有内容都由OS或MySQL服务器缓存，随着表的增加，事情只会变得稍微慢一些。在数据变得太大而无法缓存之后，事情开始变得缓慢得多，直到您的应用程序仅受磁盘搜索约束（随日志增长 N）。为避免这种情况，请随着数据的增长而增加密钥缓存的大小。对于MyISAM 表，键缓存大小由key_buffer_size系统变量控制
