使用explain優化sql

       對於複雜、效率低的sql語句，我們通常是使用explain sql 來分析sql語句，這個語句可以列印出，語句的執行過程。這樣方便我們分析，進行優化。

       首先，說一下，explain查詢出來的資料如何分析。
table ：這一列是查詢設計的表。
type ：很重要的一列，顯示了查詢使用了那種型別，是否使用的索引，能反映出語句的質量。一般這個指標從好到壞依次是：system>const>eq_ref>ref(最好能達到)>fulltext>ref_or_null>index_merge>unique_subquery>index_subquery>range>index>ALL
為了保證查詢至少達到range級別。最好達到ref，否則的話，只能說明這條語句效能有待提高。

• ref 表示所有具有匹配的索引的行都被用到
• range索引範圍內查詢
• index全索引樹掃描
• all全表掃描

possible_keys：指出mysql在試用了哪個索引在該表中查詢行。如果沒有使用任何索引，就顯示的NULL，可以用於對優化時的索引調整。
key：顯示使用的索引，如果沒有使用，則顯示NULL
key_len：顯示的是所使用的索引長度，如果沒使用，則是NULL。當然，在使用索引的情況下，索引長度越小。效果越明顯。
ref：顯示使用那個列或常數雨key一起從表中選擇行。
rows：執行查詢的行數，如果行數越小，說明查詢次數越少，效率越高。
extra：包含查詢mysql解決查詢的詳細資訊。

       在上面的查詢解釋表中，type為ALL所以，這個查詢是全表掃描，並沒有使用索引。所以，我們要分析這條語句中，哪個查詢條件，適合新增索引。這個要根據具體問題具體分析了。
接下來，我對role表中的priority_level新增索引，新增後執行結果如下：

       查詢次數變少了。而且也用到了剛才加的pl_idx索引。查詢效率提高了。當然這只是優化了一小步。也只是初步認識了一下explain。還需要多加練習。