对于MySQL执行计划的获取，我们可以通过explain方式来查看，explain方式看似简单，实际上包含的内容很多，尤其是输出结果中的type类型列。理解这些不同的类型，对于我们SQL优化举足轻重。今天主要介绍一下常见的type结果及代表的含义，并且通过同一个SQL语句的性能差异，说明建对索引多么重要。
explain结果中的type字段代表什么意思？
MySQL的官网解释非常简洁，只用了3个单词：连接类型(the join type)。它描述了找到所需数据使用的扫描方式。
一、EXPLAIN 语句中type列的值
效率总结
1）依次从好到差：
- system，const，index ， range，index_merge，ALL 单独查询
- eq_ref，ref，ref_or_null all 多表join 查询
- index_subquery unique_subquery 子查询
2）index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引
二、system
这里我在多个mysql测试过，如果是5.7以上版本的话就不是system了，而是all，即使只有一条记录。
举一个例子，内层嵌套(const)返回了一个临时表，外层嵌套从临时表查询，其扫描类型是system，也不需要走磁盘IO，速度超快。
三、const
const扫描的条件为：
（1）命中主键(primary key)或者唯一(unique)索引；
（2）被连接的部分是一个常量(const)值；
1、数据准备：
create table t2 (id int primary key,name varchar(20)) engine=innodb; insert into t2 values(1,'hwb'); insert into t2 values(2,'zhangsan'); insert into t2 values(3,'xiaoming'); commit;
2、查看执行计划
explain select * from t2 where id=1;
如上例，id是PK，连接部分是常量1。
这类扫描效率极高，返回数据量少，速度非常快。
四、eq_ref
eq_ref扫描的条件为，对于前表的每一行(row)，后表只有一行被扫描。
再细化一点：
（1）join查询；
（2）命中主键(primary key)或者非空唯一(unique not null)索引；
（3）等值连接；
1、数据准备：
create table t3 (id int primary key,name varchar(20))engine=innodb; insert into t3 values(1,'hwb'); insert into t3 values(2,'zhangsan'); insert into t3 values(3,'xiaoming'); create table t4 (id int primary key,age int)engine=innodb; insert into t4 values(1,18); insert into t4 values(2,20); insert into t4 values(3,30); insert into t4 values(4,40); insert into t4 values(5,50); commit;
2、查看执行计划
explain select * from t3,t4 where t3.id=t4.id;
如上例，id是主键，该join查询为eq_ref扫描。
这类扫描的速度也异常之快。
五、ref
1、数据准备
create table t5 (id int ,name varchar(20),index(id))engine=innodb; insert into t5 values(1,'hwb'); insert into t5 values(2,'zhangsan'); insert into t5 values(3,'xiaoming'); create table t6 (id int,age int,index(id))engine=innodb; insert into t6 values(1,18); insert into t6 values(2,20); insert into t6 values(3,30); insert into t6 values(4,40); insert into t6 values(5,50); commit;
如果把上例eq_ref案例中的主键索引，改为普通非唯一(non unique)索引。
就由eq_ref降级为了ref，此时对于前表的每一行(row)，后表可能有多于一行的数据被扫描。
explain select * from t5,t6 where t5.id=t6.id;
当id改为普通非唯一索引后，常量的连接查询，也由const降级为了ref，因为也可能有多于一行的数据被扫描。
ref扫描，可能出现在join里，也可能出现在单表普通索引里，每一次匹配可能有多行数据返回，虽然它比eq_ref要慢，但它仍然是一个很快的join类型。
六、range
range扫描就比较好理解了，它是索引上的范围查询，它会在索引上扫码特定范围内的值。
1、数据准备：
create table t7 (id int primary key,name varchar(20))engine=innodb; insert into user values(1,'hwb'); insert into user values(2,'zhangsan'); insert into user values(3,'xiaoming'); insert into user values(4,'xiaohong'); insert into user values(5,'xiaoqiu'); commit;
2、查看执行计划
explain select * from t7 where id between 1 and 4; explain select * from t7 where id in(1,2,3); explain select * from t7 where id>3;
像上面中的between，in，>都是典型的范围(range)查询。
注意：必须是索引，否则不能批量"跳过"。
七、index
index类型，需要扫描索引上的全部数据。
explain select count(*) from t7;
如上例，id是主键，该count查询需要通过扫描索引上的全部数据来计数。
注意：此表为InnoDB引擎，它仅比全表扫描快一点。
八、ALL
1、数据准备：
create table t8 (id int ,name varchar(20))engine=innodb; insert into t8 values(1,'hwb'); insert into t8 values(2,'zhangsan'); insert into t8 values(3,'xiaoming'); create table t9 (id int,age int)engine=innodb; insert into t9 values(1,18); insert into t9 values(2,20); insert into t9 values(3,30); insert into t9 values(4,40); insert into t9 values(5,50); commit;
2、查看执行计划
explain select * from t8,t9 where t8.id=t9.id;
如果id上不建索引，对于前表的每一行(row)，后表都要被全表扫描。
今天介绍的实验中，这个相同的join语句出现了三次：
（1）扫描类型为eq_ref，此时id为主键；
（2）扫描类型为ref，此时id为非唯一普通索引；
（3）扫描类型为ALL，全表扫描，此时id上无索引；
有此可见，建立正确的索引，对数据库性能的提升是多么重要。另外，不正确的SQL语句，可能导致全表扫描。
总结
1、explain结果中的type字段，表示（广义）连接类型，它描述了找到所需数据使用的扫描方式；
2、常见的扫描类型有：
system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL
其扫描速度由快到慢；
3、各类扫描类型的要点是：
- system最快：不进行磁盘IO
- const：PK或者unique上的等值查询
- eq_ref：PK或者unique上的join查询，等值匹配，对于前表的每一行(row)，后表只有一行命中
- ref：非唯一索引，等值匹配，可能有多行命中
- range：索引上的范围扫描，例如：between/in/>
- index：索引上的全集扫描，例如：InnoDB的count
- ALL最慢：全表扫描(full table scan)
4、建立正确的索引(index)，非常重要；
5、使用explain了解并优化执行计划，非常重要；
思路比结论重要，希望大家有收获，一定要多动手做实验，不要轻易相信我得出来的结果。
后面会分享更多devops和DBA方面的内容，感兴趣的朋友可以关注一下~
