使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL
注意：如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中
参考官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html
示例表：
fyzzz
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-- Table structure for actor
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DROP TABLE IF EXISTS `actor`;
CREATE TABLE `actor` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
`update_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
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-- Records of actor
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INSERT INTO `actor` VALUES (1, '龙门镖局', '2021-02-10 19:15:33');
INSERT INTO `actor` VALUES (2, '阿甘正传', '2021-01-13 19:16:12');
INSERT INTO `actor` VALUES (3, '当幸福来敲门', '2021-04-01 19:20:00');
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-- Table structure for film
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `film`;
CREATE TABLE `film` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(45) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
INDEX `idx_name`(`name`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
-- ----------------------------
-- Records of film
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INSERT INTO `film` VALUES (1, '郭京飞');
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-- Table structure for film_actor
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;
CREATE TABLE `film_actor` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`film_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
`actor_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
`remark` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
INDEX `idx_film_actor_id`(`film_id`, `actor_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
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-- Records of film_actor
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INSERT INTO `film_actor` VALUES (1, 1, 1, '主演');
mysql> explain select * from actor;
接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。
id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。
id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行。
select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
当 from 子句中有子查询时，table列是
询。
当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为<union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。
这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。
依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref
NULL：mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表
const, system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system
eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在
const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。
ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会
找到多个符合条件的行。
range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。
index：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。
ALL：即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。
这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引
对此查询帮助不大，选择了全表查询。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提
高查询性能，然后用 explain 查看效果。
这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。
如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force
index、ignore index。
这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通
过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。
key_len计算规则如下：
字符串，char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符数，而不是字节数，如果是utf-8，一个数字或字母占1个字节，一个汉字占3个字节
数值类型
时间类型
如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL
这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id）
这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：
