07. 查询优化与执行计划

Fri, 14 Aug 2026 16:07:00 +0800

1. 查询执行流程

SQL 语句
 → 词法/语法分析 → 解析树（Parse Tree）
 → 语义检查（表/列存在性、权限）
 → 查询重写（视图展开、子查询优化、常量传播）
 → 生成候选执行计划
 → 代价估算（统计信息 + 代价模型）
 → 选择最优计划
 → 执行引擎执行

2. EXPLAIN 详解

2.1 EXPLAIN 输出列

EXPLAIN ANALYZE
SELECT e.name, d.name, SUM(s.amount)
FROM employees e
JOIN departments d ON e.dept_id = d.id
JOIN sales s ON e.id = s.emp_id
WHERE s.date > '2024-01-01'
GROUP BY e.id, d.name;

列	说明	关键值
`id`	执行顺序编号	相同 id 从上到下执行
`select_type`	查询类型	SIMPLE/PRI/ SUBQUERY/DERIVED
`table`	访问的表	别名/子查询
`type`	访问类型	ALL < index < range < ref < eq_ref < const
`possible_keys`	可能用的索引
`key`	实际用的索引
`key_len`	索引使用长度	越短越好（但需完整匹配）
`ref`	索引对比值	const/列名
`rows`	估算扫描行数	越小越好
`filtered`	过滤后剩余比例	越高越好
`Extra`	额外信息	Using index 好，Using filesort 差

2.2 type 列优化目标

type	说明	场景
`system`	系统表，仅一行	极罕见
`const`	主键/唯一索引等值	`WHERE id = 1`
`eq_ref`	JOIN 主键/唯一索引	JOIN 条件为主键
`ref`	普通索引等值	`WHERE status = 'active'`
`range`	索引范围	`WHERE id BETWEEN 1 AND 100`
`index`	全索引扫描	索引覆盖 SELECT 列
`ALL`	全表扫描	无索引或索引未命中

优化目标：至少要达到 range，最好是 ref 或 eq_ref。

03. MongoDB 索引类型与查询优化

Fri, 14 Aug 2026 12:03:00 +0800

索引是数据库性能的核心。MongoDB 使用 B-Tree 索引，与关系型数据库类似，但有一些独特之处——如多键索引（数组索引）、文本索引、TTL 索引等。理解索引原理并正确使用 Explain 进行分析，是 MongoDB 调优的关键。

查询优化 on PlumePHP

07. 查询优化与执行计划

1. 查询执行流程

2. EXPLAIN 详解

2.1 EXPLAIN 输出列

2.2 type 列优化目标

03. MongoDB 索引类型与查询优化