Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令，大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决，Explain可以用来查看SQL语句的执行效果，可以帮助选择更好的索引和优化查询语句，写出更好的优化语句。
Explain语法：explain select … from … [where …]
例如：explain select * from sys_user;
输出：+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+------
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows| Extra |
+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+------
下面对各个属性进行了解：
1、 id：这是SELECT的查询序列号
我的理解是SQL执行的顺序的标识,SQL从大到小的执行
id相同时，执行顺序由上至下
如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
2、select_type：select_type就是select的类型，可以有以下几种：
SIMPLE：简单SELECT(不使用UNION或子查询等)
PRIMARY：最外面的SELECT
UNION：UNION中的第二个或后面的SELECT语句
DEPENDENT UNION：UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询
UNION RESULT：UNION的结果。
SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT
DEPENDENT SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询
DERIVED：导出表的SELECT(FROM子句的子查询)
3、table：显示这一行的数据是关于哪张表的
4、type：这列最重要，显示了连接使用了哪种类别,有无使用索引，是使用Explain命令分析性能瓶颈的关键项之一。
结果值从好到坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null >index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index >ALL
一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref
ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行 ,逐行做全表扫描.,运气不好扫描到最后一行. (说明语句写的很失败). 全表扫描
index: Full IndexScan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树,相当于data_all index 扫描所有的索引节点,相当于index_all. 索引全扫描
range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行,能根据索引做范围的扫描. 索引范围扫描
ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值,通过索引列,可以直接引用到某些数据行. 非唯一索引扫描
eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件. 唯一索引扫描
const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system. 单表最多有一个匹配行
NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。不用扫描表或索引
const、system、NULL指查询优化到常量级别, 甚至不需要查找时间.
explain select * from sys_user;
explain select id from sys_user;
explain select id from sys_user where id >=100 and id<=1000;
explain select * from sys_user where id =49;
5、possible_keys：列指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行
6、key：显示MySQL实际决定使用的键（索引）。如果没有选择索引，键是NULL
7、key_len：显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL，则长度为NULL。使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
8、ref：显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行;表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
9、rows：显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。
10、Extra：包含MySQL解决查询的详细信息，也是关键参考项之一。
性能从好到坏:usingindex>using where > using temporary | using filesort
Distinct
一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了
Not exists
MYSQL 优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，
就不再搜索了
Range checked for each
Record（index map:#）没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一
Using filesort
看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行
Using index
列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候
Using temporary
看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上
Using where
使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题
总结：
• EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况
• EXPLAIN不考虑各种Cache
• EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作
• 部分统计信息是估算的，并非精确值
• EXPALIN只能解释SELECT操作，其他操作要重写为SELECT后查看执行计划。
