引言

MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛用于互联网应用程序中。然而，当数据量变得越来越大，查询也变得越来越复杂，MySQL 数据库的查询效率可能会变得很低。在本文中，我们将讨论如何通过优化 MySQL 数据库执行计划来提升查询效率。

什么是执行计划

在查询数据库之前，MySQL 会生成一个执行计划，用于指导 MySQL 如何获取数据。执行计划由 MySQL 查询优化器根据 SQL 查询语句和表结构自动生成。执行计划是一个查询执行的蓝图，它决定了 MySQL 在执行查询时扫描哪些数据和使用哪些数据结构。

如何查看执行计划

我们可以在 MySQL 中使用 EXPLAIN 关键字来查看查询执行计划。EXPLAIN会返回一张表，其中包含了查询的执行计划。

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执行上面的 SQL 语句后，我们可以看到如下结果：

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表格解释：

id：查询的唯一标识符，在一个查询中，每个 SELECT 子句和 UNION 子句都有一个唯一的标识符。
select_type：查询类型，比如 SIMPLE（不包含 UNION、子查询等），PRIMARY（查询是最外层的 SELECT，即主查询），UNION（UNION 查询的第二个或之后的查询）等。
table：正在处理的表的名称。
type：join 类型，从最优到最差有如下几种：system > const > EQ_REF > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL。
possible_keys：可能使用的键。
key：实际使用的键。
key_len：实际使用的键的长度。
ref：连接条件中使用的列或常量。
rows：MySQL 估计的匹配行数。
Extra：包含一些其他信息。

如何优化执行计划

由于执行计划决定了 MySQL 如何获取数据，因此优化执行计划可以大大提升查询效率。下面是一些优化执行计划的方法：

使用索引

索引是优化执行计划的最基本和最有效的方法之一。在查询中使用索引可以减少 MySQL 扫描的数据量，从而提升查询效率。

但是，不是所有的索引都是好的。索引应该尽可能地被使用，但不应该被滥用。在添加索引之前，请确保您了解您的表结构和查询模式。对于非常小的表，或者数据分布均匀的某些列，添加索引可能会导致性能下降。

确定最佳 JOIN 顺序

如果查询涉及多张表，MySQL 将先根据笛卡尔积生成一个结果集，然后应用 WHERE 子句来过滤结果集。如果表数量增加，笛卡尔积的大小将增加，从而导致查询效率下降。

优化解决方案是，MySQL 会尝试使用最优的 JOIN 顺序来查询。可以使用 STRAIGHT_JOIN 关键字，强制 MySQL 遵循指定的 JOIN 顺序。如果您得到更好的查询计划，则可以使用如下代码：

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理解查询缓存

MySQL 查询缓存存储最近查询结果的缓存，如果这个查询再次发生，MySQL 将直接返回存储在缓存中的结果，而不必再次执行查询。但是，查询缓存只有在查询完全匹配时才起作用，它不适用于插入、更新和删除操作。

在某些情况下，由于查询缓存的存在，不使用索引可能比使用索引更快，因为数据不必从硬盘加载到内存中。

要查看查询缓存状态，请使用以下语句：

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避免子查询和模糊查询

子查询和模糊查询比较消耗资源，应该尽可能避免使用。在一些情况下，可以使用其他技术来替代它们。例如，可以使用连接（JOIN）语句来替换子查询。

示例代码

下面是一个示例代码，演示了如何在MySQL中使用EXPLAIN关键字来查看执行计划：

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执行上面的SQL语句，可以看到如下结果：

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结论

通过优化MySQL数据库执行计划来提高查询效率是一种强有力的技术。但是，优化执行计划是一项复杂的任务，需要深入了解表结构和查询模式，在实际应用中谨慎使用。我们应该用合适的方式使用索引、JOIN、查询缓存等技术，而避免过度使用子查询和模糊查询。

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