
MySQL Explain是一種用于查詢性能優(yōu)化的工具,它可以幫助開發(fā)人員了解查詢執(zhí)行計(jì)劃并識(shí)別潛在的性能瓶頸。其中,最重要的指標(biāo)之一就是“rows”,它表示MySQL估算的查詢結(jié)果集行數(shù)。在本文中,我們將深入探討MySQL Explain中的rows指標(biāo)是如何計(jì)算的。
首先,需要明確的是,MySQL在執(zhí)行查詢時(shí),并不會(huì)直接讀取和處理所有的數(shù)據(jù)。相反,它使用一種稱為“查詢優(yōu)化器”的組件來評(píng)估多種可能的查詢執(zhí)行計(jì)劃,并選擇其中最優(yōu)的一種來執(zhí)行查詢。這個(gè)過程涉及到很多復(fù)雜的算法和規(guī)則,但其核心思想都是盡可能利用索引、避免全表掃描、減少臨時(shí)表等操作來提高查詢效率。
在優(yōu)化器選擇最優(yōu)查詢執(zhí)行計(jì)劃的過程中,一個(gè)關(guān)鍵的因素就是估計(jì)結(jié)果集大小。特別地,MySQL通過估算總行數(shù)和掃描行數(shù)兩個(gè)值來決定使用哪種查詢執(zhí)行計(jì)劃。其中,總行數(shù)表示整個(gè)查詢結(jié)果集的行數(shù),而掃描行數(shù)則表示執(zhí)行查詢所需掃描的行數(shù)。
總行數(shù)的估算通常比較簡(jiǎn)單,它只需要考慮查詢涉及的表中總共有多少行即可。這個(gè)值可以通過讀取表的元數(shù)據(jù)來計(jì)算,或者在查詢執(zhí)行過程中動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)實(shí)際掃描到的行數(shù)來進(jìn)行校準(zhǔn)。例如,如果查詢要求對(duì)一張包含100萬條記錄的表進(jìn)行全表掃描,并且沒有任何限制條件,則總行數(shù)就是100萬。
而掃描行數(shù)的估算則更加復(fù)雜,它涉及到很多因素,例如索引是否命中、使用哪種訪問方法、是否需要排序、是否使用了聚合函數(shù)等等。不同的情況下,MySQL使用的掃描行數(shù)估算方法也會(huì)有所不同。下面我們將分別介紹一些常見的情況和估算方法。
當(dāng)查詢語句中包含WHERE條件時(shí),MySQL會(huì)嘗試使用索引來快速定位符合條件的記錄。如果索引能夠完全覆蓋WHERE條件,則稱之為“索引覆蓋”,此時(shí)掃描行數(shù)就等于總行數(shù)。例如,如果查詢要求從一個(gè)包含100萬條記錄的用戶表中查詢出所有年齡大于18歲的用戶信息,而該表上有一個(gè)基于age字段的B+Tree索引,則MySQL會(huì)使用該索引來查找滿足條件的記錄。由于索引已經(jīng)覆蓋了WHERE條件,掃描行數(shù)即為總行數(shù),即100萬。
如果索引不能完全覆蓋WHERE條件,MySQL則需要根據(jù)選擇性估算來計(jì)算掃描行數(shù)。選擇性指的是索引中不同值的數(shù)量與總行數(shù)之間的比率。具體地說,如果一張表上有一個(gè)基于gender字段的索引,其中男性和女性各占一半,則選擇性為0.5。如果查詢要求從該表中查詢所有性別為“男”的記錄,則選擇性為0.5,掃描行數(shù)即為總行數(shù)的一半。
當(dāng)查詢語句包含ORDER BY或GROUP BY子句時(shí),MySQL需要為結(jié)果集進(jìn)行排序或分組操作。如果已經(jīng)存在適當(dāng)?shù)?a href='/map/suoyin/' style='color:#000;font-size:inherit;'>索引,則可以使用索引進(jìn)行排序或分組操作。此時(shí),掃描行數(shù)取決于讀取到的索引條目數(shù)量。例如,如果查詢要求對(duì)一個(gè)包
含100萬條記錄的用戶表按照年齡字段進(jìn)行排序,則MySQL會(huì)使用基于age字段的索引來快速排序。如果該索引中有50萬個(gè)不同的值,則掃描行數(shù)即為50萬,等于索引中不同值數(shù)量。
如果不存在適當(dāng)?shù)?a href='/map/suoyin/' style='color:#000;font-size:inherit;'>索引,則MySQL需要對(duì)表中所有記錄進(jìn)行全表掃描,并使用臨時(shí)表進(jìn)行排序或分組操作。此時(shí),掃描行數(shù)就等于總行數(shù)。例如,如果查詢要求對(duì)一個(gè)包含100萬條記錄的用戶表按照性別進(jìn)行分組,則MySQL需要從整張表中讀取所有記錄,并將它們寫入臨時(shí)表進(jìn)行分組操作。由于沒有任何限制條件和索引可用,掃描行數(shù)和總行數(shù)都是100萬。
當(dāng)查詢語句包含子查詢或聯(lián)合查詢時(shí),MySQL需要執(zhí)行多個(gè)查詢,并將它們的結(jié)果集合并成最終結(jié)果集。在這種情況下,MySQL會(huì)根據(jù)每個(gè)子查詢或子句的掃描行數(shù)估算出總體的掃描行數(shù)。具體地說,MySQL會(huì)先估算每個(gè)子查詢或子句的掃描行數(shù),然后將它們相加得到總體的掃描行數(shù)。例如,如果查詢要求從兩張表中查詢滿足某些條件的記錄,并對(duì)它們進(jìn)行UNION操作,則MySQL會(huì)分別計(jì)算這兩個(gè)查詢的掃描行數(shù),然后將它們相加得到最終結(jié)果的掃描行數(shù)。
總結(jié)一下,MySQL Explain中的rows指標(biāo)是通過優(yōu)化器估算出來的,它表示了查詢結(jié)果集的行數(shù)或執(zhí)行查詢所需掃描的行數(shù)。具體的估算方法取決于查詢語句中的條件、索引和操作類型等因素。在進(jìn)行性能優(yōu)化時(shí),開發(fā)人員應(yīng)該關(guān)注rows指標(biāo),并嘗試通過合理的索引設(shè)計(jì)、WHERE條件優(yōu)化、查詢重寫等手段來降低掃描行數(shù),提高查詢效率。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10