在MySQL中，使用EXPLAIN语句可以帮助我们分析查询语句的执行计划，以了解查询语句的优化情况。它提供了关于查询的重要信息，比如使用的索引、表的连接方式等，帮助我们发现潜在的性能问题。

使用EXPLAIN语句非常简单。只需要在查询语句前加上EXPLAIN关键字即可。例如，要分析下面这个查询语句的执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM mytable WHERE id = 1;

执行上述语句后，MySQL会返回一张表格，其中包含了关于查询的各种重要信息。

下面是表格的各列的含义：

1. id：该列是查询中每个SELECT子句的唯一标识符。如果查询包含子查询，每个子查询会有一个唯一的id。

2. select_type：查询的类型。常见的类型有SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、SUBQUERY（子查询）、DERIVED（派生表查询）、UNION（多个SELECT的并集查询）等。

3. table：查询涉及的表。

4. partitions：如果查询使用了分区表，该列会显示具体使用的分区。

5. type：访问表的方式。常见的值有ALL（全表扫描）、index（使用索引）、range（范围扫描）、ref（使用非唯一索引）、eq_ref（使用唯一索引）、const（使用常量表）

6. possible_keys：该列显示了可能使用的索引。如果存在多个索引，会以逗号分隔。

7. key：实际使用的索引。

8. key_len：索引使用的字节数。

9. ref：显示用于连接表的列或常量，如果使用了索引则为空。

10. rows：估计需要扫描的行数。

11. filtered：结果集的过滤百分比，表示扫描返回的行数与实际扫描的行数之比。

12. Extra：额外的重要信息，包括如何优化查询、使用了哪些操作符、是否使用临时表、是否使用了文件排序等。

通过分析执行计划，我们可以根据type列的值来判断查询语句是否有效使用了索引。对于大表而言，如果type显示为ALL，即全表扫描，可能会导致性能问题。在这种情况下，我们可以考虑为表添加合适的索引进行优化。

另外，我们可以通过观察rows列的值来评估查询涉及的数据量的大小。如果rows的值较大，可能意味着查询涉及了大量的数据，这也可能导致性能问题。

需要注意的是，EXPLAIN语句只是用来分析查询语句的执行计划，并不会真正执行查询语句。因此，执行EXPLAIN语句不会对数据库产生任何影响。

总结起来，使用EXPLAIN语句可以帮助我们分析查询语句的执行计划，发现性能问题，并根据分析结果进行优化。通过观察type列、rows列等信息，我们可以评估查询语句的效率，并根据需要进行索引优化或重构查询语句。