昨天發表的文章中，對比多種數據庫對SQL的邏輯優化能力。有朋友留言談到可以使用 MySQL Explan Analyze 方式查看執行情況，較為直觀和準確。之前對這個命令了解不多，特測試了一下。本文簡單總結下 Explan Analyze 的使用之法。

1. MySQL Explain Analyze 概述

EXPLAIN ANALYZE是MySQL 8.0.18引入的查詢分析工具，它在傳統EXPLAIN的基礎上擴展了實際執行數據的統計功能。不僅生成查詢計劃，還會實際執行SQL語句，并輸出每個執行算子（Iterator）的實際耗時、掃描行數、循環次數等詳細信息，幫助開發者更精準地定位性能瓶頸。

（1）與Explain (Extended) 對比

這里與傳統的 Explain 方法進行對比，這里引用來自DeepSeek的一段描述

總結來說，EXPLAIN ANALYZE 適合生產環境調優（但需注意真實執行開銷），通過實際執行數據精準定位問題（如索引失效或統計信息偏差）。傳統EXPLAIN，則適合快速驗證查詢計劃，避免執行開銷。EXPLAIN EXTENDED，在舊版本中用于深度分析優化器邏輯，現逐漸被FORMAT=JSON或FORMAT=TREE取代。

（2）Explain Analyze 示例

• 執行順序：按照從右到左、從上到下來解析。以樹狀層級展示執行流程，直觀顯示操作順序。
• 執行時間：分兩段顯示（ actual time=0.0541..2.03），分別表示獲取第一行和所有行的耗時。
• 預估成本：顯示預估成本（ cost=1019）
• 返回行數：顯示預估行數（ rows=10117）與實際返回行數（rows=10000），幫助發現統計信息偏差。
• 循環次數（loops=N）：表示迭代器執行次數，尤其在嵌套循環連接中體現驅動表與被驅動表的關系。

（3）與傳統輸出執行計劃對比

之前大家經常詬病的MySQL執行計劃輸出簡單，解讀困難；通過 Analyze 的方式不僅內容更加豐富，而且更容易解讀。這里列一個稍微復雜的示例。

同樣的語句用Analyze方式輸出，細節豐富了很多。

2. 通過 Analyze 方式解讀執行計劃

Analyze 方式可以讓我們更好地理解 MySQL 的執行過程，可與 Explain 配合來使用。下面通過幾個典型示例，說明下使用 Analyze 的優點。

（1）表關聯

針對表關聯，一是區分關聯類型（嵌套、哈希），一是區分驅動關系（驅動表、被驅動表）。這兩點通過樹形層次結構都體現的比較清晰。此外，包括內層循環次數等，也都一目了然。

（2）集合操作

原有輸出中是通過ID來表示執行順序的，不是很直觀。在集合示例中，層次結構表達的執行次序很清晰。

（3）聚合函數

對于聚合函數而言，傳統方式說明使用二級索引掃描的方式得到結果，但Analyze 方式反而沒有，這里有點奇怪。

（4）表過濾

（5）排序與分頁