導語：
很多情況下，有很多人用各種select語句查詢到了他們想要的數(shù)據(jù)后，往往便以為工作圓滿結束了。
這些事情往往發(fā)生在一些學生亦或剛入職場但之前又沒有很好數(shù)據(jù)庫基礎的小白身上，但所謂聞道有先后，只要我們小白好好學習，天天向上，還是很靠譜的。
當一個sql查詢語句被寫出來之后，其實你的工作只完成了一小半，接下來更重要的工作是評估你自己寫的sql的質量與效率。mysql為我們提供了很有用的輔助武器explain，它向我們展示了mysql接收到一條sql語句的執(zhí)行計劃。根據(jù)explain返回的結果我們便可以知道我們的sql寫的怎么樣，是否會造成查詢瓶頸，同時根據(jù)結果不斷的修改調整查詢語句，從而完成sql優(yōu)化的過程。
雖然 explain返回的結果項很多，這里我們只關注三種，分別是type，key，rows。其中key表明的是這次查找中所用到的索引，rows是指這次查找數(shù)據(jù)所掃描的行數(shù)（這里可以先這樣理解，但實際上是內循環(huán)的次數(shù)）。而type則是本文要詳細記錄的連接類型，前兩項重要而且簡單，無需多說。
type -- 連接類型
type意味著類型，這里的type官方全稱是“join type”，意思是“連接類型”,這樣很容易給人一種錯覺覺得必須需要倆個表以上才有連接類型。事實上這里的連接類型并非字面那樣的狹隘，它更確切的說是一種數(shù)據(jù)庫引擎查找表的一種方式，在《高性能mysql》一書中作者更是覺得稱呼它為訪問類型更貼切一些。
mysql5.7中type的類型達到了14種之多，這里只記錄和理解最重要且經(jīng)常遇見的六種類型，它們分別是all,index,range,ref,eq_ref，const。從左到右，它們的效率依次是增強的。撇開sql的具體應用環(huán)境以及其他因素，你應當盡量優(yōu)化你的sql語句，使它的type盡量靠右，但實際運用中還是要綜合考慮各個方面的。
接下來，為了演示和重現(xiàn)這幾種連接類型，我新建了一個數(shù)據(jù)測試表，以方面更好的理解這五種類型。
| employee | CREATE TABLE `employee` (
`rec_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`no` varchar(10) NOT NULL,
`name` varchar(20) NOT NULL,
`position` varchar(20) NOT NULL,
`age` varchar(2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`rec_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8 |
all
這便是所謂的“全表掃描”，如果是展示一個數(shù)據(jù)表中的全部數(shù)據(jù)項，倒是覺得也沒什么，如果是在一個查找數(shù)據(jù)項的sql中出現(xiàn)了all類型，那通常意味著你的sql語句處于一種最原生的狀態(tài)，有很大的優(yōu)化空間。
為什么這么說呢？因為all是一種非常暴力和原始的查找方法，非常的耗時而且低效。用all去查找數(shù)據(jù)就好比這樣的一個情形：S學校有倆萬人，我告訴你你給我找到小明，然后你怎么做呢！你當然是把全校倆萬人挨個找一遍，即使你很幸運第一個人便找到了小明，但是你仍然不能停下，因為你無法確認是否有另外一個小明存在，直到你把倆萬人找完為止。所以，基本所有情況，我們都要避免這樣類型的查找，除非你不得不這樣做。
以employee表為例，下面一種情形便是all類型的查找：
mysql> explain select * from employee where `no` = '20150001';
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | employee | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 5 | Using where |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
這是因為no列既不是主鍵也不是索引，因此只能采用全表掃描來查找目標no。
index
這種連接類型只是另外一種形式的全表掃描，只不過它的掃描順序是按照索引的順序。這種掃描根據(jù)索引然后回表取數(shù)據(jù)，和all相比，他們都是取得了全表的數(shù)據(jù)，而且index要先讀索引而且要回表隨機取數(shù)據(jù)，因此index不可能會比all快（取同一個表數(shù)據(jù)），但為什么官方的手冊將它的效率說的比all好，唯一可能的原因在于，按照索引掃描全表的數(shù)據(jù)是有序的。這樣一來，結果不同，也就沒法比效率的問題了。
如果一定要比效率，只需要獲取這個表的數(shù)據(jù)并且排序便可以看出來誰比誰效率高了：
mysql> explain select * from employee order by `no` ;
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| 1 | SIMPLE | employee | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 5 | Using filesort |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
mysql> explain select * from employee order by rec_id ;
+----+-------------+----------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+----------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | employee | index | NULL | PRIMARY | 4 | NULL | 5 | NULL |
+----+-------------+----------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------+
上面可以看出，根據(jù)no列排序的連接類型是all型的，但是注意extra列是用到了排序（Using filesort），而根據(jù)rec_id列排序的連接類型是index，而且得到的結果自然是有序的，不許額外的排序。可能正是因為這個緣故，index的效率比all高，但注意這需要相同的條件才成立（既需要排序）。
如果連接類型為type，而且extra列中的值為‘Using index'，那么稱這種情況為 索引覆蓋；
索引覆蓋意味著什么呢？想象這樣一種場景，如果說一本新華字典是一張表，當然前面的索引部分（假設按照部首的索引）是這張表的索引，那么索引覆蓋就相當于根據(jù)部首索引獲取第一個字到最后一個字（新華字典的所有字）。我們獲得了字典中所有的字，然而我們并沒有查一次表，因為我們想要的都早索引中，即索引覆蓋。
mysql> explain select rec_id from employee ;
+----+-------------+----------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+----------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | employee | index | NULL | PRIMARY | 4 | NULL | 5 | Using index |
+----+-------------+----------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
上例獲取的rec_id剛好為索引列，因此無需回表取數(shù)據(jù)。
range
range指的是有范圍的索引掃描，相對于index的全索引掃描，它有范圍限制，因此要優(yōu)于index。關于range比較容易理解，需要記住的是出現(xiàn)了range，則一定是基于索引的。同時除了顯而易見的between，and以及'>',''外，in和or也是索引范圍掃描。
ref
出現(xiàn)該連接類型的條件是： 查找條件列使用了索引而且不為主鍵和unique。其實，意思就是雖然使用了索引，但該索引列的值并不唯一，有重復。這樣即使使用索引快速查找到了第一條數(shù)據(jù)，仍然不能停止，要進行目標值附近的小范圍掃描。但它的好處是它并不需要掃全表，因為索引是有序的，即便有重復值，也是在一個非常小的范圍內掃描。下面為了演示這種情形，給employee表中的name列添加一個普通的key（值允許重復）
alter table employee add key I_EMPLOYEE_NAME(`name`);
接下來，在employee表中根據(jù)name查找數(shù)據(jù)的時候，mysql優(yōu)化器便選擇了ref的連接類型。
mysql> explain select * from employee where `name` = '張三';
+----+-------------+----------+------+----------------+----------------+---------+-------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+----------+------+----------------+----------------+---------+-------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | employee | ref | I_EMPLOYEE_NAM | I_EMPLOYEE_NAM | 62 | const | 1 | Using index condition |
+----+-------------+----------+------+----------------+----------------+---------+-------+------+-----------------------+
ref_eq
ref_eq 與 ref相比牛的地方是，它知道這種類型的查找結果集只有一個？什么情況下結果集只有一個呢！那便是使用了主鍵或者唯一性索引進行查找的情況，比如根據(jù)學號查找某一學校的一名同學，在沒有查找前我們就知道結果一定只有一個，所以當我們首次查找到這個學號，便立即停止了查詢。這種連接類型每次都進行著精確查詢，無需過多的掃描，因此查找效率更高，當然列的唯一性是需要根據(jù)實際情況決定的。
在單個表中，曾嘗試了很多方法想出現(xiàn)ref_eq的連接類型，然而很多時候出現(xiàn)的都是const，因此不得不隨手連接了一張表得到了想要的連接類型，該表的建表代買為。（博主比較懶，連接了兩個沒有關系的表，o(╯□╰)o）
CREATE TABLE `score` (
`rec_id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`stu_id` INT(11) NOT NULL,
`mark` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`rec_id`),
UNIQUE KEY `UK_SCORE_STU_ID` (`stu_id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8
employee表中有五條數(shù)據(jù)，score表中有對應的五條數(shù)據(jù)，其中employee的rec_id 和score的stu_id 是一一對應的。
mysql> explain select ep.name,sc.mark from employee ep,score sc where ep.rec_id = sc.stu_id;
+----+-------------+-------+--------+-----------------+---------+---------+-----------------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+-----------------+---------+---------+-----------------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | sc | ALL | UK_SCORE_STU_ID | NULL | NULL | NULL | 5 | NULL |
| 1 | SIMPLE | ep | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | my_db.sc.stu_id | 1 | NULL |
+----+-------------+-------+--------+-----------------+---------+---------+-----------------+------+-------+
上面就可以看到score表是全表掃描的類型，rows=5代表外層表循環(huán)了五次（因為有五條數(shù)據(jù)），但是employee表的rows怎么是1，怎么可能？剛開始也是很疑惑，這與mysql的查詢原理息息相關，rows實際反映的是查詢的內循環(huán)數(shù)，針對外層的每一條數(shù)據(jù)匹配，employee的確一槍就可以命中，因此rows為1。
const
通常情況下，如果將一個主鍵放置到where后面作為條件查詢，mysql優(yōu)化器就能把這次查詢優(yōu)化轉化為一個常量。至于如何轉化以及何時轉化，這個取決于優(yōu)化器。
總結
explain 就像一面鏡子，有事沒事寫完sql記得explain一下。同時，在寫文章也發(fā)現(xiàn)，有很多東西和細節(jié)，想要明白清楚，也是沒有那么簡單的，需要對操作系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)庫的底層查詢和運行原理要有一個清楚的理解。同時type的幾種類型幾乎都是基于索引之上的，因此需要對索引有個深入的了解，而且explain的結果可以指導我們什么時候加索引，什么時候不加索引，從而讓我們更好的使用索引。
以上就是詳解mysql中explain的type的詳細內容，更多關于mysql中explain的type的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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