MySQL查询优化系列讲座之查询优化器

　　· 可能键（possible_keys）和键（key）值显示expiration上的索引已经被考虑作为备选索引，并且它也是真正使用的索引。

　　· 行数（rows）值显示优化器估计自己需要检查6个数据行来处理该查询。这比前面两个执行计划的102小很多。

　　EXPLAIN的第二种用途是查看添加索引是否能帮助优化器更高效率地执行语句。我将使用两个未被索引的数据表。它足够显示建立索引的效率。相同的规则可以应用于涉及多表的更加复杂的联结操作。

　　假设我们有两个数据表t1和t2，每个有1000行，包含的值从1到1000。下面的查询查找出两个表中值相同的数据行：

mysql> SELECT t1.i1, t2.i2 FROM t1, t2 WHERE t1.i1 = t2.i2;
+------+------+
| i1 | i2 |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
...

　　两个表都没有索引的时候，EXPLAIN产生下面的结果：

mysql> EXPLAIN SELECT t1.i1, t2.i2 FROM t1, t2 WHERE t1.i1 = t2.i2\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t2
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using where

　　类型列中的ALL表明要进行检查所有数据行的全表扫描。可能键列中的NULL表明没有找到用于提高查询速度的备选索引（键、键长度和参考列都是NULL也是因为缺少合适的索引）。Using where表明使用WHERE子句中的信息来识别合格的数据行。

　　这段信息告诉我们，优化器没有为提高执行查询的效率找到任何有用的信息：

　　· 它将对t1表进行全表扫描。

　　· 对于t1中的每一行，它将执行t2的全表扫描，使用WHERE子句中的信息识别出合格的行。

　　行数值显示了优化器估计的每个阶段查询需要检查的行数。T1的估计值是1000，因为1000可以完成全表扫描。相似地，t2的估计值也是1000，但是这个值是对于t1的每一行的。换句话说，优化器所估计的处理该查询所需要检查的数据行组合的数量是1000×1000，也就是一百万。这会造成很大的浪费，因为实际上只有1000个组合符合WHERE子句的条件。

　　为了使这个查询的效率更高，给其中一个联结列添加索引并重新执行EXPLAIN语句：

mysql> ALTER TABL

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