Mysql Explain和联合索引E

Explain

转载:https://www.cnblogs.com/xiaoboluo768/p/5400990.html

Mysql Explain和联合索引E_第1张图片

1)、id列数字越大越先执行,如果说数字一样大,那么就从上往下依次执行,id列为null的就表是这是一个结果集,不需要使用它来进行查询。
 
2)、select_type列常见的有:
A:simple:表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询。有连接查询时,外层的查询为simple,且只有一个
B:primary:一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的select_type即为primary。且只有一个
C:union:union连接的两个select查询,第一个查询是dervied派生表,除了第一个表外,第二个以后的表select_type都是union
D:dependent union:与union一样,出现在union 或union all语句中,但是这个查询要受到外部查询的影响
E:union result:包含union的结果集,在union和union all语句中,因为它不需要参与查询,所以id字段为null
F:subquery:除了from字句中包含的子查询外,其他地方出现的子查询都可能是subquery
G:dependent subquery:与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响
H:derived:from字句中出现的子查询,也叫做派生表,其他数据库中可能叫做内联视图或嵌套select
 
3)、table
显示的查询表名,如果查询使用了别名,那么这里显示的是别名,如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null,如果显示为尖括号括起来的就表示这个是临时表,后边的N就是执行计划中的id,表示结果来自于这个查询产生。如果是尖括号括起来的,与类似,也是一个临时表,表示这个结果来自于union查询的id为M,N的结果集。
 
4)、type
依次从好到差:system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,index_subquery,range,index_merge,index,ALL,除了all之外,其他的type都可以使用到索引,除了index_merge之外,其他的type只可以用到一个索引
A:system:表中只有一行数据或者是空表,且只能用于myisam和memory表。如果是Innodb引擎表,type列在这个情况通常都是all或者index
B:const:使用唯一索引或者主键,返回记录一定是1行记录的等值where条件时,通常type是const。其他数据库也叫做唯一索引扫描
C:eq_ref:出现在要连接过个表的查询计划中,驱动表只返回一行数据,且这行数据是第二个表的主键或者唯一索引,且必须为not null,唯一索引和主键是多列时,只有所有的列都用作比较时才会出现eq_ref
D:ref:不像eq_ref那样要求连接顺序,也没有主键和唯一索引的要求,只要使用相等条件检索时就可能出现,常见与辅助索引的等值查找。或者多列主键、唯一索引中,使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现,总之,返回数据不唯一的等值查找就可能出现。
E:fulltext:全文索引检索,要注意,全文索引的优先级很高,若全文索引和普通索引同时存在时,mysql不管代价,优先选择使用全文索引
F:ref_or_null:与ref方法类似,只是增加了null值的比较。实际用的不多。
G:unique_subquery:用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值
H:index_subquery:用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表,子查询可能返回重复值,可以使用索引将子查询去重。
I:range:索引范围扫描,常见于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
J:index_merge:表示查询使用了两个以上的索引,最后取交集或者并集,常见and ,or的条件使用了不同的索引,官方排序这个在ref_or_null之后,但是实际上由于要读取所个索引,性能可能大部分时间都不如range
K:index:索引全表扫描,把索引从头到尾扫一遍,常见于使用索引列就可以处理不需要读取数据文件的查询、可以使用索引排序或者分组的查询。
L:all:这个就是全表扫描数据文件,然后再在server层进行过滤返回符合要求的记录。
 
5)、possible_keys
查询可能使用到的索引都会在这里列出来
 
6)、key
查询真正使用到的索引,select_type为index_merge时,这里可能出现两个以上的索引,其他的select_type这里只会出现一个。
 
7)、key_len
用于处理查询的索引长度,如果是单列索引,那就整个索引长度算进去,如果是多列索引,那么查询不一定都能使用到所有的列,具体使用到了多少个列的索引,这里就会计算进去,没有使用到的列,这里不会计算进去。留意下这个列的值,算一下你的多列索引总长度就知道有没有使用到所有的列了。要注意,mysql的ICP特性使用到的索引不会计入其中。另外 key_len只计算where条件用到的索引长度,而排序和分组就算用到了索引,也不会计算到key_len中。
 
8)、ref
如果是使用的常数等值查询,这里会显示const,如果是连接查询,被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段,如果是条件使用了表达式或者函数,或者条件列发生了内部隐式转换,这里可能显示为func
 
9)、rows
这里是执行计划中估算的扫描行数,不是精确值
 
10)、extra
这个列可以显示的信息非常多,有几十种,常用的有
A:distinct:在select部分使用了distinc关键字
B:no tables used:不带from字句的查询或者From dual查询
C:使用not in()形式子查询或not exists运算符的连接查询,这种叫做反连接。即,一般连接查询是先查询内表,再查询外表,反连接就是先查询外表,再查询内表。
D:using filesort:排序时无法使用到索引时,就会出现这个。常见于order by和group by语句中
E:using index:查询时不需要回表查询,直接通过索引就可以获取查询的数据。
F:using join buffer(block nested loop),using join buffer(batched key accss):5.6.x之后的版本优化关联查询的BNL,BKA特性。主要是减少内表的循环数量以及比较顺序地扫描查询。
G:using sort_union,using_union,using intersect,using sort_intersection:
using intersect:表示使用and的各个索引的条件时,该信息表示是从处理结果获取交集
using union:表示使用or连接各个使用索引的条件时,该信息表示从处理结果获取并集
using sort_union和using sort_intersection:与前面两个对应的类似,只是他们是出现在用and和or查询信息量大时,先查询主键,然后进行排序合并后,才能读取记录并返回。
H:using temporary:表示使用了临时表存储中间结果。临时表可以是内存临时表和磁盘临时表,执行计划中看不出来,需要查看status变量,used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。
I:using where:表示存储引擎返回的记录并不是所有的都满足查询条件,需要在server层进行过滤。查询条件中分为限制条件和检查条件,5.6之前,存储引擎只能根据限制条件扫描数据并返回,然后server层根据检查条件进行过滤再返回真正符合查询的数据。5.6.x之后支持ICP特性,可以把检查条件也下推到存储引擎层,不符合检查条件和限制条件的数据,直接不读取,这样就大大减少了存储引擎扫描的记录数量。extra列显示using index condition
J:firstmatch(tb_name):5.6.x开始引入的优化子查询的新特性之一,常见于where字句含有in()类型的子查询。如果内表的数据量比较大,就可能出现这个
K:loosescan(m..n):5.6.x之后引入的优化子查询的新特性之一,在in()类型的子查询中,子查询返回的可能有重复记录时,就可能出现这个
 
除了这些之外,还有很多查询数据字典库,执行计划过程中就发现不可能存在结果的一些提示信息
 
11)、filtered
使用explain extended时会出现这个列,5.7之后的版本默认就有这个字段,不需要使用explain extended了。这个字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后,剩下多少满足查询的记录数量的比例,注意是百分比,不是具体记录数。


组合索引

转载:https://blog.csdn.net/gang_strong/article/details/54289433

很多时候,我们在mysql中创建了索引,但是某些查询还是很慢,根本就没有使用到索引!一般来说,可能是某些字段没有创建索引,或者是组合索引中字段的顺序与查询语句中字段的顺序不符。

看下面的例子:
假设有一张订单表(orders),包含order_id和product_id二个字段。
一共有31条数据。符合下面语句的数据有5条。执行下面的sql语句:

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select product_id
from orders
where order_id in ( 123 312 223 132 224 );

这条语句要mysql去根据order_id进行搜索,然后返回匹配记录中的product_id。所以组合索引应该按照以下的顺序创建:

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create index orderid_productid on orders(order_id, product_id)
mysql> explain select product_id from orders where order_id in ( 123 312 223 132 224 ) \G
***************************  1 . row ***************************
            id:  1
   select_type: SIMPLE
         table: orders
          type: range
possible_keys: orderid_productid
           key: orderid_productid
       key_len:  5
           ref: NULL
          rows:  5
         Extra: Using where; Using index
1  row in set ( 0.00  sec)

可以看到,这个组合索引被用到了,扫描的范围也很小,只有5行。如果把组合索引的顺序换成product_id, order_id的话,mysql就会去索引中搜索 *123 *312 *223 *132 *224,必然会有些慢了。

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mysql> create index orderid_productid on orders(product_id, order_id);                                                      
Query OK,  31  rows affected ( 0.01  sec)
Records:  31   Duplicates:  0   Warnings:  0
 
mysql> explain select product_id from orders where order_id in ( 123 312 223 132 224 ) \G
 
***************************  1 . row ***************************
 
            id:  1
   select_type: SIMPLE
         table: orders
          type: index
possible_keys: NULL
           key: orderid_productid
       key_len:  10
           ref: NULL
          rows:  31
         Extra: Using where; Using index
1  row in set ( 0.00  sec)

这次索引搜索的性能显然不能和上次相比了。rows:31,我的表中一共就31条数据。索引被使用部分的长度:key_len:10,比上一次的key_len:5多了一倍。不知道是这样在索引里面查找速度快,还是直接去全表扫描更快呢?

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mysql> alter table orders add modify_a  char ( 255 default  'aaa' ;
Query OK,  31  rows affected ( 0.01  sec)
Records:  31   Duplicates:  0   Warnings:  0
 
mysql>
mysql>
mysql> explain select modify_a from orders where order_id in ( 123 312 223 132 224 ) \G         
***************************  1 . row ***************************
            id:  1
   select_type: SIMPLE
         table: orders
          type: ALL
possible_keys: NULL
           key: NULL
       key_len: NULL
           ref: NULL
          rows:  31
         Extra: Using where
1  row in set ( 0.00  sec)

这样就不会用到索引了。 刚才是因为select的product_id与where中的order_id都在索引里面的。


为什么要创建组合索引呢?这么简单的情况直接创建一个order_id的索引不就行了吗?果只有一个order_id索引,没什么问题,会用到这个索引,然后mysql要去磁盘上的表里面取到product_id。如果有组合索引的话,mysql可以完全从索引中取到product_id,速度自然会快。再多说几句组合索引的最左优先原则:
组合索引的第一个字段必须出现在查询组句中,这个索引才会被用到。果有一个组合索引(col_a,col_b,col_c),下面的情况都会用到这个索引:

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col_a =  "some value" ;
col_a =  "some value"  and col_b =  "some value" ;
col_a =  "some value"  and col_b =  "some value"  and col_c =  "some value" ;
col_b =  "some value"  and col_a =  "some value"  and col_c =  "some value" ;

对于最后一条语句,mysql会自动优化成第三条的样子~~。下面的情况就不会用到索引:

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col_b =  "aaaaaa" ;
col_b =  "aaaa"  and col_c =  "cccccc" ;

列转自:http://hi.baidu.com/liuzhiqun/blog/item/4957bcb1aed1b5590823023c.html

通过实例理解单列索引、多列索引以及最左前缀原则。实例:现在我们想查出满足以下条件的用户id:
mysql>SELECT `uid` FROM people WHERE lname`='Liu'  AND `fname`='Zhiqun' AND `age`=26
因为我们不想扫描整表,故考虑用索引。

单列索引:
ALTER TABLE people ADD INDEX lname (lname);
将lname列建索引,这样就把范围限制在lname='Liu'的结果集1上,之后扫描结果集1,产生满足fname='Zhiqun'的结果集2,再扫描结果集2,找到 age=26的结果集3,即最终结果。

由 于建立了lname列的索引,与执行表的完全扫描相比,效率提高了很多,但我们要求扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需 要的。虽然我们可以删除lname列上的索引,再创建fname或者age 列的索引,但是,不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。

2.多列索引:
ALTER TABLE people ADD INDEX lname_fname_age (lame,fname,age);
为了提高搜索效率,我们需要考虑运用多列索引,由于索引文件以B-Tree格式保存,所以我们不用扫描任何记录,即可得到最终结果。

注:在mysql中执行查询时,只能使用一个索引,如果我们在lname,fname,age上分别建索引,执行查询时,只能使用一个索引,mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。

3.最左前缀:顾名思义,就是最左优先,上例中我们创建了lname_fname_age多列索引,相当于创建了(lname)单列索引,(lname,fname)组合索引以及(lname,fname,age)组合索引。

注:在创建多列索引时,要根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边。

建立索引的时机

到这里我们已经学会了建立索引,那么我们需要在什么情况下建立索引呢?一般来说,在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引,但也不完全如此,因为MySQL只对<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如:

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SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username WHERE m.age= 20  AND m.city= '郑州'

此时就需要对city和age建立索引,由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中,也有对它建立索引的必要。

刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时,MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引:

1
SELECT * FROM mytable WHERE username like 'admin%'

下句就不会使用:

1
SELECT * FROM mytable WHEREt Name like '%admin'

因此,在使用LIKE时应注意以上的区别。

索引的不足之处

上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点:

  • 虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件。
  • 建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重,但如果你在一个大表上创建了多种组合索引,索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素,如果你的MySQL有大数据量的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。

使用索引的注意事项

使用索引时,有以下一些技巧和注意事项:

  • 加索引的列尽量设置为notnull,并且有default值

并非索引不能包括null,而是消耗多

要尽可能地把字段定义为 NOT NULL,即使应用程序无须保存 NULL(没有值),也有许多表包含了可空列(Nullable Column)
这仅仅是因为它为默认选项。除非真的要保存 NULL,否则就把列定义为 NOT NULL

MySQL难以优化引用了可空列的查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。
可空列需要更多的储存空间,还需要在MySQL内部进行特殊处理。当可空列被索引的时候,
每条记录都需要一个额外的字节,还可能导致 MyISAM 中固定大小的索引(例如一个整数列上的索引)变成可变大小的索引。 
即使要在表中储存「没有值」的字段,还是有可能不使用 NULL 的,考虑使用 0、特殊值或空字符串来代替它。 
把 NULL 列改为 NOT NULL 带来的性能提升很小,所以除非确定它引入了问题,否则就不要把它当作优先的优化措施。
然后,如果计划对列进行索引,就要尽量避免把它设置为可空,虽然在mysql里 Null值的列也是走索引的

  • 使用短索引

对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

  • 索引列排序

MySQL查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。

  • like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

  • 不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)<2007; 

将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成

select * from users where adddate<‘2007-01-01’;  

  • 不使用NOT IN和<>操作


组合索引命中规则

示例如下。首先创建表:
CREATE TABLE E (e1 INT, e2 VARCHAR(9), e3 INT, PRIMARY KEY(e1, e3));
这样就建立了一个联合索引:e1,e3

触发联合索引是有条件的:
1、使用联合索引的全部索引键,可触发索引的使用。
例如:SELECT E.* FROM E WHERE E.e1=1 AND E.e3=2

2、使用联合索引的前缀部分索引键,如“key_part_1 常量”,可触发索引的使用。
例如:SELECT E.* FROM E WHERE E.e1=1

3、使用部分索引键,但不是联合索引的前缀部分,如“key_part_2 常量”,不可触发索引的使用。
例如:SELECT E.* FROM E WHERE E.e3=1

4、使用联合索引的全部索引键,但索引键不是AND操作,不可触发索引的使用。
例如:SELECT E.* FROM E WHERE E.e3=2 OR E.e1=1


一条查询只能用一个索引?

转载:https://segmentfault.com/q/1010000003880137

与其说是“数据库查询只能用到一个索引”,倒不是说是 和全表扫描/只使用一个索引的速度比起来,去分析两个索引二叉树更加耗费时间,所以绝大多数情况下数据库都是是用一个索引。
如这条语句:

select count(1) from table1 where column1 = 1 and column2 = 'foo' and column3 = 'bar'

我们来想象一下当数据库有N个索引并且查询中分别都要用上他们的情况:
查询优化器(用大白话说就是生成执行计划的那个东西)需要进行N次主二叉树查找[这里主二叉树的意思是最外层的索引节点],此处的查找流程大概如下:
查出第一条column1主二叉树等于1的值,然后去第二条column2主二叉树查出foo的值并且当前行的coumn1必须等于1,最后去column主二叉树查找bar的值并且column1必须等于1和column2必须等于foo。
如果这样的流程被查询优化器执行一遍,就算不死也半条命了,查询优化器可等不及把以上计划都执行一遍,贪婪算法(最近邻居算法)可不允许这种情况的发生,所以当遇到以下语句的时候,数据库只要用到第一个筛选列的索引(column1),就会直接去进行表扫描了。

select count(1) from table1 where column1 = 1 and column2 = 'foo' and column3 = 'bar'

所以与其说是数据库只支持一条查询语句只使用一个索引,倒不如说N条独立索引同时在一条语句使用的消耗比只使用一个索引还要慢。
所以如上条的情况,最佳推荐是使用index(column1,column2,column3) 这种联合索引,此联合索引可以把b+tree结构的优势发挥得淋漓尽致:
一条主二叉树(column=1),查询到column=1节点后基于当前节点进行二级二叉树column2=foo的查询,在二级二叉树查询到column2=foo后,去三级二叉树column3=bar查找。


转载:https://blog.csdn.net/caomiao2006/article/details/52144964

mysql的索引合并并不是什么新特性。早在mysql5.0版本就已经实现。之所以还写这篇博文,是因为好多人还一直保留着一条sql语句只能使用一个索引的错误观念。本文会通过一些示例来说明如何使用索引合并。

什么是索引合并

下面我们看下mysql文档中对索引合并的说明:

The Index Merge method is used to retrieve rows with several range scans and to merge their results into one. The merge can produce unions, intersections, or unions-of-intersections of its underlying scans. This access method merges index scans from a single table; it does not merge scans across multiple tables.

根据官方文档中的说明,我们可以了解到:

1、索引合并是把几个索引的范围扫描合并成一个索引。

2、索引合并的时候,会对索引进行并集,交集或者先交集再并集操作,以便合并成一个索引。

3、这些需要合并的索引只能是一个表的。不能对多表进行索引合并。

怎么确定使用了索引合并

在使用explain对sql语句进行操作时,如果使用了索引合并,那么在输出内容的type列会显示 index_merge,key列会显示出所有使用的索引。如下:

使用索引合并的示例

数据表结构

mysql> show create table test\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: test
Create Table: CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `key1_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `key1_part2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `key2_part1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `key2_part2` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `key1` (`key1_part1`,`key1_part2`),
  KEY `key2` (`key2_part1`,`key2_part2`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=18 DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

数据

mysql> select * from test;
+----+------------+------------+------------+------------+
| id | key1_part1 | key1_part2 | key2_part1 | key2_part2 |
+----+------------+------------+------------+------------+
|  1 |          1 |          1 |          1 |          1 |
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|  3 |          1 |          1 |          2 |          2 |
|  4 |          1 |          1 |          3 |          2 |
|  5 |          1 |          1 |          3 |          3 |
|  6 |          1 |          1 |          4 |          3 |
|  7 |          1 |          1 |          4 |          4 |
|  8 |          1 |          1 |          5 |          4 |
|  9 |          1 |          1 |          5 |          5 |
| 10 |          2 |          1 |          1 |          1 |
| 11 |          2 |          2 |          1 |          1 |
| 12 |          3 |          2 |          1 |          1 |
| 13 |          3 |          3 |          1 |          1 |
| 14 |          4 |          3 |          1 |          1 |
| 15 |          4 |          4 |          1 |          1 |
| 16 |          5 |          4 |          1 |          1 |
| 17 |          5 |          5 |          1 |          1 |
| 18 |          5 |          5 |          3 |          3 |
| 19 |          5 |          5 |          3 |          1 |
| 20 |          5 |          5 |          3 |          2 |
| 21 |          5 |          5 |          3 |          4 |
| 22 |          6 |          6 |          3 |          3 |
| 23 |          6 |          6 |          3 |          4 |
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| 25 |          6 |          6 |          3 |          6 |
| 26 |          6 |          6 |          3 |          7 |
| 27 |          1 |          1 |          3 |          6 |
| 28 |          1 |          2 |          3 |          6 |
| 29 |          1 |          3 |          3 |          6 |
+----+------------+------------+------------+------------+
29 rows in set (0.00 sec)

使用索引合并的案例

mysql> explain select * from test where (key1_part1=4 and key1_part2=4) or key2_part1=4\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: test
         type: index_merge
possible_keys: key1,key2
          key: key1,key2
      key_len: 8,4
          ref: NULL
         rows: 3
        Extra: Using sort_union(key1,key2); Using where
1 row in set (0.00 sec)

未使用索引合并的案例

mysql> explain select * from test where (key1_part1=1 and key1_part2=1) or key2_part1=4\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: test
         type: ALL
possible_keys: key1,key2
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 29
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

从上面的两个案例大家可以发现,相同模式的sql语句,可能有时能使用索引,有时不能使用索引。是否能使用索引,取决于mysql查询优化器对统计数据分析后,是否认为使用索引更快。因此,单纯的讨论一条sql是否可以使用索引有点片面,还需要考虑数据。

注意事项

mysql5.6.7之前的版本遵守range优先的原则。也就是说,当一个索引的一个连续段,包含所有符合查询要求的数据时,哪怕索引合并能提供效率,也不再使用索引合并。举个例子:

mysql> explain select * from test where (key1_part1=1 and key1_part2=1) and key2_part1=1\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: test
         type: ref
possible_keys: key1,key2
          key: key2
      key_len: 4
          ref: const
         rows: 9
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

上面符合查询要求的结果只有一条,而这一条记录被索引key2所包含。

可以看到这条sql语句使用了key2索引。但是这个并不是最快的执行方式。其实,把索引key1和索引key2进行索引合并,取交集后,就发现只有一条记录适合。应该查询效率会更快。

tips:这条sql语句未在mysql5.6.7之后版本执行验证,以上为理论推导。有兴趣的话,您可以到mysql5.6.7之后版本上验证下。


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