本文深度解析使用EXPLAIN分析SQL执行计划的7个核心技巧，包含索引优化、成本估算、性能瓶颈定位等实战方法，并附赠通过九零云数据库监控平台实现的真实调优案例，帮助开发者提升数据库性能30%以上。
一、EXPLAIN结果看不懂？三步破解执行计划密码
问题：新手常被type字段、rows数值搞得晕头转向，无法准确判断SQL性能问题
方案：重点关注type列（查询类型）、rows（扫描行数）、Extra（附加信息）三个关键指标。例如type=ALL表示全表扫描，应立即优化；rows超过1000需检查索引；Extra出现Using filesort说明需要优化排序操作
案例：某电商平台订单查询耗时3秒，通过九零云的监控发现type=index_merge，调整索引策略后响应时间降至200ms
二、索引失效的五个隐藏陷阱如何排查？
问题：明明建有索引，EXPLAIN却显示全表扫描
方案：检查以下常见场景：①隐式类型转换（varchar字段传int值）②索引字段参与运算（WHERE price+10>100）③最左前缀原则违反④使用not in/is null等运算符⑤索引选择性过低
案例：用户表根据手机号查询时出现全表扫描，发现是存储格式不统一导致索引失效，统一使用CHAR(11)后命中索引
三、慢查询日志+EXPLAIN如何双剑合璧？
问题：海量SQL中如何快速定位性能瓶颈
方案：①配置long_query_time=1秒捕获慢查询②使用mysqldumpslow工具统计高频慢SQL③对TOP10语句进行EXPLAIN分析④重点关注执行时间与扫描行数的比值
案例：某金融系统通过九零云日志分析平台，发现支付回调接口存在全表扫描，添加组合索引后TPS提升5倍
四、高级技巧：format=json与optimizer_trace的妙用
问题：复杂SQL的优化器选择逻辑难以理解
方案：①使用EXPLAIN FORMAT=JSON获取详细成本估算②开启SET optimizer_trace=”enabled=on”追踪优化器决策过程③分析possible_keys与chosen_key的匹配逻辑
案例：多表关联查询出现错误索引选择，通过json格式输出发现统计信息过期，执行analyze table后索引命中率提升90%
五、实战演练：千万级数据表的优化日记
场景：用户行为日志表（3000万记录）的分页查询优化
步骤：
1. 原始SQL执行耗时8秒（type=ALL）
2. 添加(user_id,create_time)组合索引
3. 优化后type=range，耗时1.2秒
4. 使用覆盖索引进一步降至0.3秒
工具：配合九零云的索引推荐引擎，自动生成最佳索引方案
FAQ：EXPLAIN分析高频问题解答
Q：rows数值准确吗？
A：基于统计信息估算，实际误差在±30%属正常范围，需定期analyze table更新统计信息
Q：Extra出现Using temporary怎么办？
A：表示创建临时表，常见于GROUP BY/ORDER BY子句，可尝试调整索引顺序或使用覆盖索引
Q：如何查看索引的使用情况？
A：使用SHOW INDEX FROM table_name查看Cardinality（基数），该值越接近表行数说明索引选择性越高
