EXPLAIN 分析：理解查询计划

EXPLAIN 基础

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'alice@example.com';

输出（PostgreSQL）：

Seq Scan on users  (cost=0.00..25.00 rows=1 width=100)
  Filter: (email = 'alice@example.com'::text)

• Seq Scan：顺序扫描（全表扫描）
• cost：估算成本（启动成本..总成本）
• rows：预计返回行数
• width：平均行宽度（字节）

EXPLAIN ANALYZE

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = 'alice@example.com';

输出：

Seq Scan on users  (cost=0.00..25.00 rows=1 width=100) (actual time=0.012..0.045 rows=1 loops=1)
  Filter: (email = 'alice@example.com'::text)
Planning Time: 0.123 ms
Execution Time: 0.089 ms

• actual time：实际执行时间
• rows：实际返回行数
• loops：执行次数

常见执行计划

Index Scan：索引扫描

CREATE INDEX idx_email ON users(email);
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = 'alice@example.com';

Index Scan using idx_email on users  (cost=0.29..8.30 rows=1 width=100)
  Index Cond: (email = 'alice@example.com'::text)

Index Only Scan：覆盖索引

CREATE INDEX idx_email_name ON users(email, name);
EXPLAIN SELECT email, name FROM users WHERE email = 'alice@example.com';

Index Only Scan using idx_email_name on users

不需要访问表，只读索引。

Nested Loop：嵌套循环

EXPLAIN SELECT * FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id;

Nested Loop
  -> Seq Scan on orders
  -> Index Scan using users_pkey on users

Hash Join：哈希连接

Hash Join
  Hash Cond: (o.user_id = u.id)
  -> Seq Scan on orders
  -> Hash
        -> Seq Scan on users

MySQL EXPLAIN

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'alice@example.com'\G

输出：

           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: users
         type: ref
possible_keys: idx_email
          key: idx_email
      key_len: 767
          ref: const
         rows: 1
        Extra: Using index condition

关键字段：

• type：ALL（全表）< index < range < ref < eq_ref < const
• key：实际使用的索引
• rows：扫描行数
• Extra：额外信息

识别性能问题

全表扫描

Seq Scan on large_table  (cost=0.00..10000.00 rows=1000000)

解决：创建索引

估算偏差

estimated rows=1000, actual rows=100000

解决：ANALYZE 更新统计信息

不使用索引

-- 函数包裹列
WHERE YEAR(order_date) = 2026  -- 不使用索引

-- 改写
WHERE order_date BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-12-31'  -- 使用索引

练习

1. 使用 EXPLAIN 分析简单查询
2. 对比有无索引的执行计划
3. 使用 EXPLAIN ANALYZE 查看实际时间
4. 分析 JOIN 查询的执行计划
5. 识别未使用索引的查询
6. 分析复杂查询的性能瓶颈
7. 使用 ANALYZE 更新统计信息
8. 优化慢查询

完成练习后，打开本章答案页核对。

下一步

下一节学习查询优化：常见技巧和最佳实践。

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