1. Explain Analyze 介绍

Explain 是我们常用的查询分析工具，可以对查询语句的执行方式进行评估，给出很多有用的线索。

但他仅仅是评估，不是实际的执行情况，比如结果中的 rows，可能和实际结果相差甚大。

Explain Analyze 是 MySQL 8 中提供的新工具，牛X之处在于可以给出实际执行情况。

Explain Analyze 是一个查询性能分析工具，可以详细的显示出 查询语句执行过程中，都在哪儿花费了多少时间。

Explain Analyze 会做出查询计划，并且会实际执行，以测量出查询计划中各个关键点的实际指标，例如耗时、条数，最后详细的打印出来。

2. 实践效果

例如有如下一条查询语句：

SELECT first_name, last_name, SUM(amount) AS total
FROM staff INNER JOIN payment
  ON staff.staff_id = payment.staff_id
     AND
     payment_date LIKE '2005-08%'
GROUP BY first_name, last_name;

现在对它执行 Explain Analyze，只需要添加在 SELECT 前边就行了：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT first_name, last_name, SUM(amount) AS total
FROM staff INNER JOIN payment
  ON staff.staff_id = payment.staff_id
     AND
     payment_date LIKE '2005-08%'
GROUP BY first_name, last_name;

执行结果：

结果中包含了各个执行步骤的详细情况，内容比较多，图片中不方便看，下面咱就拿出其中一条看一下：

Filter: (payment.payment_date like '2005-08%')  
(cost=117.43 rows=894) 
(actual time=0.454..194.045 rows=2844 loops=2)

Filter 表示这是执行过滤的一个步骤。

(payment.payment_date like '2005-08%')  

这部分是过滤条件。

(cost=117.43 rows=894)

这部分是估算的结果，预计需要花费的时间，和返回的记录条数。

这就是在真正执行之前，查询优化器所做的估算。

(actual time=0.454..194.045 rows=2844 loops=2)

这部分就是实际执行的结果数据了。

time 的结果中分为2个部分，前面的 0.454 是返回第一条记录的耗时，后面的 194.045 是返回所有记录的耗时。

rows 就是实际返回的准确记录条数。

loops 是当前过滤迭代器所执行的循环的数量。