MySQL EXPLAIN中的key_len：精准掌握索引使用情况
MySQL系列文章深入解析MySQL执行计划中最关键的指标之一，助你快速定位索引优化点，提升查询性能！
一、key_len：索引使用的精准标尺
在MySQL执行计划中，key_len表示查询实际使用索引的字节长度。这个指标是索引优化的核心，它能揭示：
[*]复合索引使用深度：显示使用了复合索引的前几列
[*]索引利用效率：值越大，索引利用率越高
[*]索引失效检测：NULL值表示索引未被使用
[*]数据类型成本：不同数据类型在索引中的开销
二、key_len计算的核心规则（重点掌握！）
1. 基础计算规则
key_len = 数据类型基础长度 + NULL标记(1字节) + 变长类型额外开销（2字节）2. 常用数据类型计算表（utf8mb4环境）
数据类型基础长度NULL开销VARCHAR开销NOT NULL示例NULL示例INT4字节+1字节-45BIGINT8字节+1字节-89TINYINT1字节+1字节-12FLOAT4字节+1字节-45DOUBLE8字节+1字节-89DATE3字节+1字节-34DATETIME8字节+1字节-89TIMESTAMP4字节+1字节-45CHAR(10)10×字符集字节+1字节-40 (utf8mb4)41 (utf8mb4)VARCHAR(50)50×字符集字节+1字节+2字节202 (utf8mb4)203 (utf8mb4)核心要点：
[*]VARCHAR类型在索引中固定增加2字节长度前缀
（实际行存储时规则不一致：≤255字符+1字节，>255字符+2字节）
[*]字符集直接影响长度：utf8mb4=4字节/字符，latin1=1字节/字符
[*]NULL列增加1字节开销
三、key_len实战解析：从案例学优化
案例1：复合索引使用深度判断
-- 表结构
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL,-- key_len:50×4+2=202
age TINYINT NOT NULL, -- key_len:1
email VARCHAR(100) NOT NULL, -- key_len:100×4+2=402
INDEX idx_profile (name, age, email)
) CHARSET=utf8mb4;
-- 场景1：仅使用name列
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'John';
-- key_len = 202（复合索引第一列）
-- 场景2：使用前两列
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'John' AND age = 30;
-- key_len = 203（202+1）
-- 场景3：使用所有列
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'John' AND age = 30 AND email = 'john@example.com';
-- key_len = 605（202+1+402）案例2：字符集对key_len的影响
-- latin1字符集对比
CREATE TABLE logs_latin1 (
message VARCHAR(100) NOT NULL
) CHARSET=latin1;
CREATE TABLE logs_utf8mb4 (
message VARCHAR(100) NOT NULL
) CHARSET=utf8mb4;
EXPLAIN SELECT * FROM logs_latin1 WHERE message = 'error';
-- key_len = 102 (100×1 + 2)
EXPLAIN SELECT * FROM logs_utf8mb4 WHERE message = 'error';
-- key_len = 402 (100×4 + 2)案例3：NULL值的隐藏成本
-- 允许NULL的列
ALTER TABLE users MODIFY age TINYINT NULL;
-- 相同查询条件
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'John' AND age = 30;
-- key_len = 204（202+1+1，比非NULL多1字节）四、key_len揭示的三大优化机会
1. 复合索引优化（核心！）
当key_len < 索引总长度时：
[*]问题：索引未充分利用
[*]解决方案：-- 1. 补充缺失查询条件
SELECT ... WHERE col1=1 AND col2=2 AND col3=3
-- 2. 重建索引（高频查询列前置）
ALTER TABLE orders DROP INDEX idx_old;
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_new (status, user_id, created_at);
-- 3. 使用覆盖索引
SELECT indexed_columns FROM table WHERE ...
2. VARCHAR列优化策略
-- 方案1：前缀索引（减少长度）
ALTER TABLE products ADD INDEX (description(20));
-- key_len从402降为82（VARCHAR(100)→20×4+2）3. 消除NULL存储开销
-- 优化前（允许NULL）
ALTER TABLE users MODIFY phone VARCHAR(20) NULL;
-- key_len=20×4+2+1=83
-- 优化后（禁止NULL）
ALTER TABLE users
MODIFY phone VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '';
-- key_len=82（节省1字节/行）五、高级诊断技巧
1. EXPLAIN FORMAT=JSON（推荐）
EXPLAIN FORMAT=JSON
SELECT * FROM users WHERE name='Lisa';
/* 输出片段 */
{
"query_block": {
"table": {
"key_length": 202,
"used_key_parts": ["name"],
// ...其他信息
}
}
}2. 性能优化检查清单
[*]检查key_len是否接近索引长度
[*]确认复合索引是否满足最左前缀原则
[*]分析VARCHAR列长度是否合理
[*]检查是否有不必要的NULL列
[*]对比不同字符集下的索引大小
六、总结：key_len优化四原则
[*]追求最大key_len：值越接近索引总长度，索引利用越充分
[*]警惕NULL开销：每允许一个NULL列，key_len增加1字节
[*]VARCHAR成本控制：长文本字段优先考虑前缀索引或哈希
[*]最左前缀原则：确保查询条件从复合索引最左侧开始
终极技巧：当发现key_len显著小于索引长度时，立即检查：
[*]是否缺少必要查询条件？
[*]索引列顺序是否合理？
[*]是否存在数据类型转换？
[*]字符集选择是否合适？
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