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。
3. 实际环境
如果你想实际试试，可以使用 MySQL 提供的测试数据库 sakila。
下载地址：
https://dev.mysql.com/doc/index-other.html
解压后倒入MySQL：
mysql> SOURCE /xxx/sakila-schema.sql;
mysql> SOURCE /xxx/sakila-data.sql;
4. 小结
感谢阅读，希望对你有所帮助 🙏
参考资料：
https://mysqlserverteam.com/mysql-explain-analyze/
https://www.percona.com/blog/2019/10/28/using-explain-analyze-in-mysql-8/
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