L小Ray想有腮

MySQL 高级篇 -- EXPLAIN 分析

文章目录

一、简介
- 1.1 语法形式
- 1.2 案例准备
二、各列详解
- 2.1 table
- 2.2 id
- 2.3 select_type
- 2.4 partitions (了解)
- 2.5 type *
- 2.6 possible_keys、key
- 2.7 key_len *
- 2.8 ref
- 2.9 rows *
- 2.10 filtered
- 2.11 Extra
三、输出格式
- 3.1 传统格式
- 3.2 JSON 格式
- 3.3 TREE 格式
- 3.4 可视化输出

一、简介

简介

定位了查询慢的 SQL 之后，我们就可以使用 EXPLAIN 或 DESCRIBE 工具做针对性的分析查询语句；
查询优化器：通过计算分析系统中收集到的统计信息，为客户端请求的 Query 提供它认为最优的 执行计划；
EXPLAIN 语句可以打印出某个查询语句的具体执行计划，通过查询执行计划可以有针对性的提升我们查询语句的性能。

1.1 语法形式

EXPLAIN SELECT select_options
# 或者
DESCRIBE SELECT select_options

mysql> EXPLAIN SELECT 1;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra          |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | No tables used |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.03 sec)

mysql>

输出的各个列的作用

列名	描述
id	在一个大的查询语句中每个SELECT关键字都对应一个唯一的id
select_type	SELECT关键字对应的那个查询的类型
table	表名
partitions	匹配的分区信息
type	针对单表的访问方法
possible_keys	可能用到的索引
key	实际上使用的索引
key_len	实际使用到的索引长度
ref	当使用索引列等值查询时，与索引列进行等值匹配的对象信息
rows	预估的需要读取的记录条数
filtered	某个表经过搜索条件过滤后剩余记录条数的百分比
Extra	一些额外的信息

1.2 案例准备

建表

CREATE TABLE s1 (
  id INT AUTO_INCREMENT,
  key1 VARCHAR(100),
  key2 INT,
  key3 VARCHAR(100),
  key_part1 VARCHAR(100),
  key_part2 VARCHAR(100),
  key_part3 VARCHAR(100),
  common_field VARCHAR(100),
  PRIMARY KEY (id),
  INDEX idx_key1 (key1),
  UNIQUE INDEX idx_key2 (key2),
  INDEX idx_key3 (key3),
  INDEX idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3)
);

CREATE TABLE s2 (
  id INT AUTO_INCREMENT,
  key1 VARCHAR(100),
  key2 INT,
  key3 VARCHAR(100),
  key_part1 VARCHAR(100),
  key_part2 VARCHAR(100),
  key_part3 VARCHAR(100),
  common_field VARCHAR(100),
  PRIMARY KEY (id),
  INDEX idx_key1 (key1),
  UNIQUE INDEX idx_key2 (key2),
  INDEX idx_key3 (key3),
  INDEX idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3)
);

设置参数

创建函数，假如报错，需开启如下命令：允许创建函数设置：
set global log_bin_trust_function_creators=1;

创建函数

DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string1(n INT)
  RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串
BEGIN
  DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
  DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
  DECLARE i INT DEFAULT 0;

  WHILE i < n DO
    SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
    SET i = i + 1;
  END WHILE;

  RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;

创建存储过程

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_s1 (IN min_num INT (10),IN max_num INT (10))
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 0;
  SET autocommit = 0;

  REPEAT
    SET i = i + 1;
    INSERT INTO s1 
    VALUES(
      (min_num + i), rand_string1(6), (min_num + 30 * i + 5),
      rand_string1(6), rand_string1(10), rand_string1(5),
      rand_string1(10), rand_string1(10)
    );
  UNTIL i = max_num
  END REPEAT;

  COMMIT;
END //
DELIMITER ;


DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_s2 (IN min_num INT (10),IN max_num INT (10))
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 0;
  SET autocommit = 0;

  REPEAT
    SET i = i + 1;
    INSERT INTO s2 
    VALUES(
      (min_num + i), rand_string1(6), (min_num + 30 * i + 5),
      rand_string1(6), rand_string1(10), rand_string1(5),
      rand_string1(10), rand_string1(10)
    );
  UNTIL i = max_num
  END REPEAT;

  COMMIT;
END //
DELIMITER ;

调用存储过程

# s1表数据的添加：加入1万条记录：
CALL insert_s1(10001,10000);

# s2表数据的添加：加入1万条记录：
CALL insert_s2(10001,10000);

二、各列详解

2.1 table

不论我们的查询语句有多复杂，里边儿包含了多少个表，到最后也是需要对每个表进行单表访问的；
MySQL 规定 EXPLAIN 语句输出的每条记录都对应着某个单表的访问方法；
table 列代表着该表的表名（有时不是真实的表名字，可能是简称）。

2.2 id

简介

id 如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；
在所有组中，id 值越大，优先级越高，越先执行；
关注点：id 列的每个号码，表示一趟独立的查询, 一个 sql 的查询趟数越少越好

实例

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                         |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL                          |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | Using join buffer (hash join) |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | s1    | NULL       | ALL   | idx_key3      | NULL     | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | Using where |
|  2 | SUBQUERY    | s2    | NULL       | index | idx_key1      | idx_key1 | 403     | NULL | 9895 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.02 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key2 FROM s2 WHERE common_field = 'a');
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type   | possible_keys | key      | key_len | ref                | rows | filtered | Extra                              |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL    | idx_key1      | NULL     | NULL    | NULL               | 9895 |   100.00 | Using where                        |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | eq_ref | idx_key2      | idx_key2 | 5       | atguigudb1.s1.key1 |    1 |    10.00 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+------------------------------------+
2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2;
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type  | table      | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
|  1 | PRIMARY      | s1         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL            |
|  2 | UNION        | s2         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL            |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
3 rows in set, 1 warning (0.13 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION ALL SELECT * FROM s2;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | PRIMARY     | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL  |
|  2 | UNION       | s2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

2.3 select_type

名称	描述
SIMPLE	Simple SELECT (not using UNION or subqueries)
PRIMARY	Outermost SELECT
UNION	Second or later SELECT statement in a UNION
UNION RESULT	Result of a UNION
SUBQUERY	First SELECT in subquery
DEPENDENT SUBQUERY	First SELECT in subquery, dependent on outer query
DEPENDENT UNION	Second or later SELECT statement in a UNION, dependent on outer query
DERIVED	Derived table
MATERIALIZED	Materialized subquery
UNCACHEABLE SUBQUERY	A subquery for which the result cannot be cached and must be re-evaluated for each row of the outer query
UNCACHEABLE UNION	The second or later select in a UNION that belongs to an uncacheable subquery (see UNCACHEABLE SUBQUERY)

SIMPLE：查询语句中不包含UNION或者子查询的查询都算作是SIMPLE类型

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                         |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL                          |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | Using join buffer (hash join) |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

PRIMARY

对于包含UNION或者UNION ALL或者子查询的大查询来说，它是由几个小查询组成的，其中最左边的那个查询的select_type值就是PRIMARY
对于包含UNION或者UNION ALL的大查询来说，它是由几个小查询组成的，其中除了最左边的那个小查询以外，其余的小查询的select_type值就是UNION
MySQL选择使用临时表来完成UNION查询的去重工作，针对该临时表的查询的select_type就是UNION RESULT

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 UNION SELECT * FROM s2;
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type  | table      | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
|  1 | PRIMARY      | s1         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL            |
|  2 | UNION        | s2         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL            |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

SUBQUERY：如果包含子查询的查询语句不能够转为对应的semi-join的形式，并且该子查询是不相关子查询。该子查询的第一个SELECT关键字代表的那个查询的select_type就是SUBQUERY

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | s1    | NULL       | ALL   | idx_key3      | NULL     | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | Using where |
|  2 | SUBQUERY    | s2    | NULL       | index | idx_key1      | idx_key1 | 403     | NULL | 9895 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

DEPENDENT SUBQUERY：如果包含子查询的查询语句不能够转为对应的semi-join的形式，并且该子查询是相关子查询，则该子查询的第一个SELECT关键字代表的那个查询的select_type就是DEPENDENT SUBQUERY

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2 WHERE s1.key2 = s2.key2) OR key3 = 'a';
+----+--------------------+-------+------------+--------+-------------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
| id | select_type        | table | partitions | type   | possible_keys     | key      | key_len | ref                | rows | filtered | Extra       |
+----+--------------------+-------+------------+--------+-------------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY            | s1    | NULL       | ALL    | idx_key3          | NULL     | NULL    | NULL               | 9895 |   100.00 | Using where |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | s2    | NULL       | eq_ref | idx_key2,idx_key1 | idx_key2 | 5       | atguigudb1.s1.key2 |    1 |    10.00 | Using where |
+----+--------------------+-------+------------+--------+-------------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

mysql>

DEPENDENT UNION：在包含UNION或者UNION ALL的大查询中，如果各个小查询都依赖于外层查询的话，那除了最左边的那个小查询之外，其余的小查询的select_type的值就是DEPENDENT UNION。

mysql>  EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2 WHERE key1 =
    -> 'a' UNION SELECT key1 FROM s1 WHERE key1 = 'b');
+----+--------------------+------------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type        | table      | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                    |
+----+--------------------+------------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
|  1 | PRIMARY            | s1         | NULL       | ALL  | NULL          | NULL     | NULL    | NULL  | 9895 |   100.00 | Using where              |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | s2         | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | const |    1 |   100.00 | Using where; Using index |
|  3 | DEPENDENT UNION    | s1         | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | const |    1 |   100.00 | Using where; Using index |
| NULL | UNION RESULT       | <union2,3> | NULL       | ALL  | NULL          | NULL     | NULL    | NULL  | NULL |     NULL | Using temporary          |
+----+--------------------+------------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
4 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

DERIVED：对于包含派生表的查询，该派生表对应的子查询的select_type就是DERIVED

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT key1, count(*) as c FROM s1 GROUP BY key1) AS
    -> derived_s1 where c > 1;
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | NULL       | ALL   | NULL          | NULL     | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL        |
|  2 | DERIVED     | s1         | NULL       | index | idx_key1      | idx_key1 | 403     | NULL | 9895 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

MATERIALIZED：当查询优化器在执行包含子查询的语句时，选择将子查询物化之后与外层查询进行连接查询时，该子查询对应的select_type属性就是MATERIALIZED

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2);
+----+--------------+-------------+------------+--------+---------------------+---------------------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
| id | select_type  | table       | partitions | type   | possible_keys       | key                 | key_len | ref                | rows | filtered | Extra       |
+----+--------------+-------------+------------+--------+---------------------+---------------------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE       | s1          | NULL       | ALL    | idx_key1            | NULL                | NULL    | NULL               | 9895 |   100.00 | Using where |
|  1 | SIMPLE       | <subquery2> | NULL       | eq_ref | <auto_distinct_key> | <auto_distinct_key> | 403     | atguigudb1.s1.key1 |    1 |   100.00 | NULL        |
|  2 | MATERIALIZED | s2          | NULL       | index  | idx_key1            | idx_key1            | 403     | NULL               | 9895 |   100.00 | Using index |
+----+--------------+-------------+------------+--------+---------------------+---------------------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

2.4 partitions (了解)

创建分区表

-- 创建分区表，
-- 按照id分区，id<100 p0分区，其他p1分区
CREATE TABLE user_partitions (
	id INT auto_increment,
  NAME VARCHAR(12),PRIMARY KEY(id)
)
PARTITION BY RANGE(id)(
  PARTITION p0 VALUES less than(100),
  PARTITION p1 VALUES less than MAXVALUE
);

查询id大于200（200>100，p1分区）的记录，查看执行计划，partitions是p1，符合我们的分区规则

mysql> DESC SELECT * FROM user_partitions WHERE id>200;
+----+-------------+-----------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table           | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-----------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | user_partitions | p1         | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |    1 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+-----------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

mysql>

2.5 type *

结果值从上到下依次变坏，至少达到 range 级别，要求 ref 级别，最好是 const 级别。

类型	说明
system	当表中`只有一条记录`并且该表使用的存储引擎的统计数据是准确的如`MyISAM`、`Memory`，那么对该表的访问方法就是`system`
const	当我们根据主键或者唯一二级索引列与常数进行等值匹配时，对单表的访问方法就是`const`
eq_ref	在连接查询时，如果被驱动表是通过主键或者唯一二级索引列等值匹配的方式进行访问的（如果该主键或者唯一二级索引是联合索引的话，所有的索引列都必须进行等值比较），则对该被驱动表的访问方法就是`eq_ref`
ref	当通过普通的二级索引列与常量进行等值匹配时来查询某个表，那么对该表的访问方法就可能是`ref`
fulltext	The join is performed using a FULLTEXT index.
ref_or_null	当对普通二级索引进行等值匹配查询，该索引列的值也可以是`NULL`值时，那么对该表的访问方法就可能是`ref_or_null`
index_merge	单表访问方法时在某些场景下可以使用`Intersection`、`Union`、`Sort-Union`这三种索引合并的方式来执行查询
unique_subquery	针对在一些包含`IN`子查询的查询语句中，如果查询优化器决定将`IN`子查询转换为`EXISTS`子查询，而且子查询可以使用到主键进行等值匹配的话，那么该子查询执行计划的`type`列的值就是`unique_subquery`
index_subquery	This join type is similar to unique_subquery. It replaces IN subqueries, but it works for nonunique indexes in subqueries
range	如果使用索引获取某些`范围区间`的记录，那么就可能使用到`range`访问方法
index	当我们可以使用索引覆盖，但需要扫描全部的索引记录时，该表的访问方法就是`index`
ALL	全表扫描

表结构

mysql> SHOW CREATE TABLE s1 \G
*************************** 1. row ***************************
       Table: s1
Create Table: CREATE TABLE `s1` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `key1` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `key2` int DEFAULT NULL,
  `key3` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `key_part1` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `key_part2` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `key_part3` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `common_field` varchar(100) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `idx_key2` (`key2`),
  KEY `idx_key1` (`key1`),
  KEY `idx_key3` (`key3`),
  KEY `idx_key_part` (`key_part1`,`key_part2`,`key_part3`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=20002 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SHOW CREATE TABLE s2 \G
*************************** 1. row ***************************
       Table: s2
Create Table: CREATE TABLE `s2` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `key1` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `key2` int DEFAULT NULL,
  `key3` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `key_part1` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `key_part2` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `key_part3` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `common_field` varchar(100) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `idx_key2` (`key2`),
  KEY `idx_key1` (`key1`),
  KEY `idx_key3` (`key3`),
  KEY `idx_key_part` (`key_part1`,`key_part2`,`key_part3`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=20002 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

system

mysql> CREATE TABLE t(i int) Engine=MyISAM;
Query OK, 0 rows affected (0.09 sec)

mysql> INSERT INTO t VALUES(1);
Query OK, 1 row affected (0.09 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM t;
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type   | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t     | NULL       | system | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

const

mysql>  EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE id = 10005;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

eq_ref

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.id = s2.id;
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type   | possible_keys | key     | key_len | ref              | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL             | 9895 |   100.00 | NULL  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | atguigudb1.s1.id |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+-------+
2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

mysql>

ref

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

ref_or_null

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key1 IS NULL;
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref_or_null | idx_key1      | idx_key1 | 403     | const |    2 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

index_merge

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key3 = 'a'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: s1
   partitions: NULL
         type: index_merge
possible_keys: idx_key1,idx_key3
          key: idx_key1,idx_key3
      key_len: 403,403
          ref: NULL
         rows: 2
     filtered: 100.00
        Extra: Using union(idx_key1,idx_key3); Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

unique_subquery

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key2 IN (SELECT id FROM s2 WHERE s1.key1 = s2.key1) OR key3 = 'a';
+----+--------------------+-------+------------+-----------------+------------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type        | table | partitions | type            | possible_keys    | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+--------------------+-------+------------+-----------------+------------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | PRIMARY            | s1    | NULL       | ALL             | idx_key3         | NULL    | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | Using where |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | s2    | NULL       | unique_subquery | PRIMARY,idx_key1 | PRIMARY | 4       | func |    1 |    10.00 | Using where |
+----+--------------------+-------+------------+-----------------+------------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

mysql>

range

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN ('a', 'b', 'c');
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | range | idx_key1      | idx_key1 | 403     | NULL |    3 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'a' AND key1 < 'b';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | range | idx_key1      | idx_key1 | 403     | NULL |  382 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

index

mysql> EXPLAIN SELECT key_part2 FROM s1 WHERE key_part3 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | index | idx_key_part  | idx_key_part | 1209    | NULL | 9895 |    10.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

mysql>

ALL

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

2.6 possible_keys、key

possible_keys 列表示在某个查询语句中，对某个表执行单表查询时可能用到的索引；
一般查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用；
key 列表示实际用到的索引有哪些，如果为 NULL，则没有使用索引。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key3 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys     | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1,idx_key3 | idx_key3 | 403     | const |    1 |     5.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+-------------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

2.7 key_len *

针对联合索引情况，帮你检查是否充分的利用上了索引，值越大越好。

key_len 的计算

varchar(10) 变长字段且允许NULL = 10 * (character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1) + 1(NULL) + 2(变长字段)
varchar(10) 变长字段且不允许NULL = 10 * (character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1) + 2(变长字段)
char(10) 固定字段且允许NULL = 10 * (character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1) + 1(NULL)
char(10) 固定字段且不允许NULL = 10 * (character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)
int 固定字段且不允许NULL = 4
int 固定字段且允许NULL = 5

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE id = 10005;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key2 = 10126;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | const | idx_key2      | idx_key2 | 5       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>  EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>  EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

2.8 ref

当使用索引列等值查询时，与索引列进行等值匹配的对象信息。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.id = s2.id;
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type   | possible_keys | key     | key_len | ref              | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL             | 9895 |   100.00 | NULL  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | atguigudb1.s1.id |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+-------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s2.key1 = UPPER(s1.key1);
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL     | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL                  |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | func |    1 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

2.9 rows *

预估需要读取的记录条数，值越小越好。

mysql>  EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | range | idx_key1      | idx_key1 | 403     | NULL |  362 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

2.10 filtered

某个经过搜索条件过滤后剩余记录条数的百分比。

如果使用的是索引执行的单表扫描，那么计算时需要估计出满足除使用到对应索引的搜索条件外的其它搜索条件的记录有多少条。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND common_field = 'a';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                              |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | range | idx_key1      | idx_key1 | 403     | NULL |  362 |    10.00 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

对于单表查询来说，这个filtered列的值没什么意义，我们更关注在连接查询中驱动表对应的执行计划记录的filtered值，它决定了被驱动表要执行的次数(即：rows * filtered)

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s1.common_field = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref                | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | idx_key1      | NULL     | NULL    | NULL               | 9895 |    10.00 | Using where |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | atguigudb1.s1.key1 |    1 |   100.00 | NULL        |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

2.11 Extra

顾名思义，Extra 列是用来说明一些额外信息的，包含不适合在其它列中显示但十分重要的额外信息；我们可以通过这些额外信息来跟准确的理解MySQL到底将如何执行给定的查询语句。

No tables used：当查询语句的没有FROM子句时将会提示该额外信息

mysql> EXPLAIN SELECT 1;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra          |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | No tables used |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Impossible WHERE：查询语句的WHERE子句永远为FALSE时将会提示该额外信息

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE 1 != 1;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra            |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Impossible WHERE |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Using where：当我们使用全表扫描来执行对某个表的查询，并且该语句的WHERE子句中有针对该表的搜索条件时，在Extra列中会提示上述额外信息。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE common_field = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |    10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Using where：当使用索引访问来执行对某个表的查询，并且该语句的WHERE子句中有除了该索引包含的列之外的其他搜索条件时，在Extra列中也会提示上述额外信息。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' AND common_field = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | const |    1 |    10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

No matching min/max row：当查询列表处有MIN或者MAX聚合函数，但是并没有符合WHERE子句中的搜索条件的记录时，将会提示该额外信息

mysql> EXPLAIN SELECT MIN(key1) FROM s1 WHERE key1 = 'abcdefg';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                   |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | No matching min/max row |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Select tables optimized away：当查询列表处有MIN或者MAX聚合函数，且存在符合WHERE子句中的搜索条件的记录时，将会提示该额外信息

mysql> EXPLAIN SELECT MIN(key1) FROM s1 WHERE key1 = 'vYJjeR';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                        |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Select tables optimized away |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Using index：当我们的查询列表以及搜索条件中只包含属于某个索引的列，也就是在可以使用覆盖索引的情况下，在Extra列将会提示该额外信息。比方说下边这个查询中只需要用到idx_key1而不需要回表操作

mysql> EXPLAIN SELECT key1,id FROM s1 WHERE key1 = 'a';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | const |    1 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Using index condition：索引条件下推优化(Index Condition Pushdown Optimization)，即匹配到 ‘z’ 后不回表先继续匹配 ‘%a’

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key1 LIKE '%a';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | range | idx_key1      | idx_key1 | 403     | NULL |  362 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Using join buffer (hash join)：在连接查询执行过程中，当被驱动表不能有效的利用索引加快访问速度，MySQL一般会为其分配一块名叫join buffer的内存块来加快查询速度，也就是我们所讲的基于块的嵌套循环算法

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.common_field = s2.common_field;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                      |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | NULL                                       |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |    10.00 | Using where; Using join buffer (hash join) |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Not exists：当我们使用左（外）连接时，如果WHERE子句中包含要求被驱动表的某个列等于NULL值的搜索条件，而且那个列又是不允许存储NULL值的，那么在该表的执行计划的Extra列就会提示Not exists额外信息

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 LEFT JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s2.id IS NULL;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref                | rows | filtered | Extra                   |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL     | NULL    | NULL               | 9895 |   100.00 | NULL                    |
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | atguigudb1.s1.key1 |    1 |    10.00 | Using where; Not exists |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Using union：如果执行计划的Extra列出现了Using intersect(...)提示，说明准备使用Intersect索引合并的方式执行查询，括号中的...表示需要进行索引合并的索引名称；如果出现了Using union(...)提示，说明准备使用Union索引合并的方式执行查询；出现了Using sort_union(...)提示，说明准备使用Sort-Union索引合并的方式执行查询。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' OR key3 = 'a'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: s1
   partitions: NULL
         type: index_merge
possible_keys: idx_key1,idx_key3
          key: idx_key1,idx_key3
      key_len: 403,403
          ref: NULL
         rows: 2
     filtered: 100.00
        Extra: Using union(idx_key1,idx_key3); Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Zero limit：当我们的LIMIT子句的参数为0时，表示压根儿不打算从表中读出任何记录，将会提示该额外信息

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 LIMIT 0;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra      |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Zero limit |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

NULL：有一些情况下对结果集中的记录进行排序是可以使用到索引的。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 ORDER BY key1 LIMIT 10;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | index | NULL          | idx_key1 | 403     | NULL |   10 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Using filesort：很多情况下排序操作无法使用到索引，只能在内存中（记录较少的时候）或者磁盘中（记录较多的时候）进行排序，MySQL把这种在内存中或者磁盘上进行排序的方式统称为文件排序（英文名：filesort）。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 ORDER BY common_field LIMIT 10;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra          |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

Using temporary：在许多查询的执行过程中，MySQL可能会借助临时表来完成一些功能，比如去重、排序之类的，比如我们在执行许多包含DISTINCT、GROUP BY、UNION等子句的查询过程中，如果不能有效利用索引来完成查询，MySQL很有可能寻求通过建立内部的临时表来执行查询。如果查询中使用到了内部的临时表，在执行计划的Extra列将会显示Using temporary提示

执行计划中出现Using temporary并不是一个好的征兆，因为建立与维护临时表要付出很大成本的，所以我们最好能使用索引来替代掉使用临时表。比如：扫描指定的索引idx_key1即可

mysql> EXPLAIN SELECT DISTINCT common_field FROM s1;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 9895 |   100.00 | Using temporary |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

三、输出格式

EXPLAIN可以输出四种格式：传统格式，JSON格式，TREE格式以及可视化输出。用户可以根据需要选择适用于自己的格式。

3.1 传统格式

传统格式简单明了，输出是一个表格形式，概要说明查询计划。

mysql> EXPLAIN SELECT s1.key1, s2.key1 FROM s1 LEFT JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE
    -> s2.common_field IS NOT NULL;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref                | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s2    | NULL       | ALL  | idx_key1      | NULL     | NULL    | NULL               | 9895 |    90.00 | Using where |
|  1 | SIMPLE      | s1    | NULL       | ref  | idx_key1      | idx_key1 | 403     | atguigudb1.s2.key1 |    1 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+--------------------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

3.2 JSON 格式

第 1 种格式语句输出中缺少了一个衡量执行计划好坏的重要属性 – 成本。

在 EXPLAIN 单词和真正的查询语句中间加上 FORMAT=JSON

mysql> EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM s1 JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s1.common_field = 'a'\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: {
  "query_block": {
    "select_id": 1,
    "cost_info": {
      "query_cost": "1360.07"
    },
    "nested_loop": [
      {
        "table": {
          "table_name": "s1",
          "access_type": "ALL",
          "possible_keys": [
            "idx_key1"
          ],
          "rows_examined_per_scan": 9895,
          "rows_produced_per_join": 989,
          "filtered": "10.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "914.80",
            "eval_cost": "98.95",
            "prefix_cost": "1013.75",
            "data_read_per_join": "2M"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "key1",
            "key2",
            "key3",
            "key_part1",
            "key_part2",
            "key_part3",
            "common_field"
          ],
          "attached_condition": "((`atguigudb1`.`s1`.`common_field` = 'a') and (`atguigudb1`.`s1`.`key1` is not null))"
        }
      },
      {
        "table": {
          "table_name": "s2",
          "access_type": "ref",
          "possible_keys": [
            "idx_key1"
          ],
          "key": "idx_key1",
          "used_key_parts": [
            "key1"
          ],
          "key_length": "403",
          "ref": [
            "atguigudb1.s1.key1"
          ],
          "rows_examined_per_scan": 1,
          "rows_produced_per_join": 989,
          "filtered": "100.00",
          "cost_info": {
            "read_cost": "247.38",
            "eval_cost": "98.95",
            "prefix_cost": "1360.08",
            "data_read_per_join": "2M"
          },
          "used_columns": [
            "id",
            "key1",
            "key2",
            "key3",
            "key_part1",
            "key_part2",
            "key_part3",
            "common_field"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

mysql>

s1 表的 cost_info

        "cost_info": {
          "read_cost": "914.80",
          "eval_cost": "98.95",
          "prefix_cost": "1013.75",
          "data_read_per_join": "2M"
        },

rows和filter都是我们前边介绍执行计划的输出列，在JSON格式的执行计划中，rows 相当于rows_examined_per_scan。

read_cost 由两部分组成的：IO 成本；检测 rows × (1 - filter) 条记录的 CPU 成本。
eval_cost ：检测 rows × filter 条记录的成本
prefix_cost ：单独查询 s1 表的成本，即 read_cost + eval_cost
data_read_per_join ：此次查询中需要读取的数据量

s2 表的 cost_info

      "cost_info": {
          "read_cost": "247.38",
          "eval_cost": "98.95",
          "prefix_cost": "1360.08",
          "data_read_per_join": "2M"
        },

由于 s2 表是被驱动表，所以可能被读取多次，这里的 read_cost 和 eval_cost 是访问多次 s2 表后累加起来的值；
prefix_cost 的值代表的是整个连接查询预计的成本，也就是单次查询 s1 表和多次查询 s2 表后的成本的和

3.3 TREE 格式

要根据查询的 各个部分之间的关系 和 各部分的执行顺序 来描述如何查询。

mysql> EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key2 WHERE
    -> s1.common_field = 'a'\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Nested loop inner join  (cost=1360.08 rows=990)
    -> Filter: ((s1.common_field = 'a') and (s1.key1 is not null))  (cost=1013.75 rows=990)
        -> Table scan on s1  (cost=1013.75 rows=9895)
    -> Single-row index lookup on s2 using idx_key2 (key2=s1.key1), with index condition: (cast(s1.key1 as double) = cast(s2.key2 as double))  (cost=0.25 rows=1)

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql>

3.4 可视化输出

可视化输出，可以通过MySQL Workbench可视化查看MySQL的执行计划。

你可能感兴趣的:(MySQL,mysql,数据库,sql)

技术架构和工程架构区别 atom goper 架构
技术架构技术架构‌是对某一技术问题解决方案的结构化描述，包括组件结构及其交互关系。它涵盖部署方案、存储方案、缓存方案、日志方案等多个方面，旨在通过组织人员和技术，以最低的成本满足需求和应对变化，保障软件的稳定高效运行‌。一般技术架构，需要考虑如何实现这些功能，一部分是基础设施，一部分是系统设计。基础设施包括选择什么语言、什么框架、什么数据库，以及消息队列、搜索引擎、部署方案等等。系统设计是否采用微
Redis缓存预热、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩辄也缓存 redis 数据库
一、缓存预热1.什么是缓存预热？当系统上线时，缓存内还没有数据，如果直接提供给用户使用，每个请求都会穿过缓存去访问底层数据库，如果并发大的话，很有可能在上线当天就会宕机，因此我们需要在上线前先将数据库内的热点数据缓存至Redis内再提供出去使用，这种操作就成为"缓存预热"。2.问题排查请求数量较高主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高3.解决方案1.日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高
nestjs+mysql+prisma + swagger项目搭建哆啦咪唏 mysql javascript prisma nestjs
nestjs学习（一）项目地址1.基础操作安装nestyarnadd-g@nestjs/cli创建项目nestnewproject-name启动服务器yarnrunstartyarnstart:dev监听文件变化，自动重启服务使用nest-cli快速创建service/controller,会自动引入Module中nestg[文件类型][文件名][文件目录（src目录下）]详细过程可以参考nest
微信小程序实现分类功能 weeere914 微信小程序
想法是在page页面里data:{}数据里，创建一个数据，data:{list:{0:[],1:[],2:[],}，currentIndex:0}然后把从数据库得到的数据存储在以上的数据中，this.setdata({list.0:res.data,list.1:res.data})然后在xlml页面中渲染，用数组的下标，如：{{list[currentIndex]}},分类一般是两侧，左侧和右侧
从0-1学习Mysql第七章: 分区与分库分表一小路一掌握 Go 语言：编程世界的进阶钥匙学习 mysql 数据库后端面试
第七章:分区与分库分表在大数据时代，单个数据库或表往往难以应对海量数据带来的存储、查询和维护压力。分区、分表和分库分表技术正是在这种背景下应运而生。它们通过将数据进行逻辑或物理拆分，实现数据管理的灵活性和系统性能的优化。1.分区表的概念与使用场景1.1什么是分区表？分区表是将一个大表按照某种规则（如范围、列表、哈希等）划分为多个逻辑子表的技术。虽然物理上数据仍存储在同一张表内，但查询时数据库可以根
令牌技术 JWT令牌圈圈编码数据库
1.令牌（Token）令牌（Token）是计算机安全领域中的一种凭证机制，用于验证用户身份或授权访问资源。它通常是一个字符串，携带了用户身份、权限或其他关键信息，服务端可通过验证令牌的合法性来判断请求的合法性。常见令牌类型：会话令牌（SessionToken）：传统Web应用中，服务器生成一个唯一ID存储在服务端（如内存或数据库），客户端通过Cookie或URL参数携带该ID。访问令牌（Acces
SQL注入（一）—— sql手动注入实操逆熵SEC. sql 网络 web安全
SQLSQL注入sql注入的核心SQL手注的一般流程判断注入点——第一步判断字段数——第二步判断回显点——第三步查询相关内容——第四步判断库名判断表名判断列名查询具体信息总结SQL注入SQL注入攻击是目前web应用网络攻击中最常见的手段之一，曾被冠以“漏洞之王”的称号，其安全风险高于缓冲区溢出漏洞等所有其他漏洞，而市场上的防火墙又不能对SQL注入漏洞进行有效的检测和防范。SQL注入攻击普遍存在范围
今天写一篇新手向，如何快速写出SpringMVC架构小巫程序Demo日记 Spring深层了解架构 spring boot java
小巫程序Demo日记：如何快速掌握MVC架构思想一、MVC是什么？在学习SpringMVC之前，我们首先需要弄明白MVC是什么。MVC是一种设计模式，全称是Model-View-Controller（模型-视图-控制器），它将应用程序分成三个主要部分，彼此分工明确：Model（模型）作用：负责管理数据和业务逻辑。职责：存储数据（比如数据库中的用户信息）、处理数据的规则（比如验证输入是否合法）、以及
MySQL赋予用户权限命令总结雪下的那么认真数据库
ySQL用户可用权限一个新建的MySQL用户没有任何访问权限，这就意味着你不能在MySQL数据库中进行任何操作。你得赋予用户必要的权限。以下是一些可用的权限：ALL:所有可用的权限CREATE:创建库、表和索引LOCK_TABLES:锁定表ALTER:修改表DELETE:删除表INSERT:插入表或列SELECT:检索表或列的数据CREATE_VIEW:创建视图SHOW_DATABASES:列出数
【YashanDB 知识库】启动数据库时报错数据库
问题现象在部署数据库时，或直接用yasdb启动数据库时报错：YAS-02059controlfileversion0.2.64isincompatiblewithYashanDBversion0.2.65原因数据库的文件（如：controlfile)的版本与数据库实例要求的版本不兼容，通常数据库要求的文件格式更新了，而controlfile还是旧的格式，所以不兼容。解决的办法先检查当前环境变量YA
WordPress Course Booking System SQL注入漏洞复现 (CVE-2025-22785)（附脚本） iSee857 漏洞复现安全 web安全
免责申明：本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。如涉及侵权，请及时与我们联系，我们将尽快处理并删除相关内容。0x01产品描述：课程预订系统是一个在线平台，旨在简化课程报名流程。用户可以通过系统浏览可用课程，查看详细的课程描述、时间安排和讲师信息，并通过简单的
用 CodeGen 告别重复开发：自动化生成数据库访问层代码 go自动化代码生成
简介codegenhttps://github.com/xyzbit/codegen是一个专注于提高开发效率的代码生成工具集合。目前主要包含了数据库访问层(Repository)代码生成功能，未来可能会扩展更多功能模块如：API接口代码生成，API错误码生成，APISDK生成。核心功能：数据库仓储层代码生成(dbrepo)在传统Web开发中，我们常常陷入以下重复劳动：模型层代码手工编写：每张数据库
GO单元测试&集成测试的 mock 方案 gomock单元测试集成测试
GO单元测试&集成测试的mock方案在单元测试或集成测试中，不希望依赖原始数据库或者说给原始数据库带去脏数据，我们往往使用Mock的方式进行模拟，当然单元测试和集成测试中的侧重点同，下面会介绍基于数据打桩、启动模拟数据库等解决方案。我们通过下面这个案例来说明几种mock方式的优劣势和适用场景案例：需要mock下面这个数据库操作接口TestRepo//TestEntity测试用实体typeTestE
pandas series 相加_Numpy和Pandas教程 weixin_39778393 pandas series 相加
Pandas简介-python数据分析library-基于numpy(对ndarray的操作)-有一种用python做Excel/SQL/R的感觉-为什么要学习pandas?-pandas和机器学习的关系，数据预处理，featureengineering。-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da
【数据库】 MongoDB 查看当前用户的角色和权限颜淡慕潇数据库系列 sql 数据库 mongodb nosql
在MongoDB中，可以通过一些简单的命令查看当前用户的角色和权限。这对于理解用户的访问能力和管理用户权限至关重要。1.使用MongoDBShell查看角色和权限1.1查看当前数据库用户要查看当前数据库中的所有用户及其角色，可以使用以下命令：usedb.getUsers()这将返回包含所有用户及其角色的数组。例如：[{"user"
基于springboot的在线小说阅读平台设计与实现-计算机毕业设计源码+LW文档 qq_375279829 计算机毕业设计程序源码 java spring boot java 数据库
开发语言：Java框架：springbootJDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql5.7（一定要5.7版本）数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/myeclipse/ideaMaven包：Maven3.3.9浏览器：谷歌浏览器数据库代码：DROPTABLEIFEXISTS`discussxiaoshuoxinxi`;/*!40101SET@saved_c
车载诊断数据库 --- AUTOSAR诊断文件DEXT简介车载诊断技术车载电子电气架构数据库汽车软件架构双核心车载诊断数据库 AUTOSAR诊断文件DEXT
我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，
GaussDB（for openGauss）：基于 GaussDB 迁移、智能管理构建应用解决方案_opengaussdb主从数据库之间的同步策略 2401_85794553 gaussdb 数据库
文章目录前言一、数据库生态与技术发展1.1、云数据库市场的高速增长1.2、华为云Stack+GaussDB1.3、华为云打造GaussDB全场景云服务二、何为GaussDB（foropenGauss）？2.1、GaussDB应用场景2.2、GaussDB核心优势2.3、GaussDB分布式核心架构三、GaussDB提供金融级高可用3.1、GaussDB实现全场景容灾3.2、跨AZ/Region容灾
仿12306项目（1）容器( ु⁎ᴗ_ᴗ⁎)ु.｡oO java
雪花算法为了高效的生成有序且唯一的ID，可以采用雪花算法来进行实现，为什么不去采用UUID呢？首先，UUID是一个128位的值，相较于雪花算法生成的64位的值，长了很多，在数据库中存储时耗费的时间更长，UUID生成后没有顺序关系，导致它不适合做主键，雪花算法排序具有可读性，在一些状况下更容易地追踪。雪花算法的原理IdUtil.getSnowflake有两个参数，第一个时数据中心的编号，第二个时机器
mongodb【实用教程】朝阳39 #数据库 mongodb 数据库
MongoDB是一个开源的文档型数据库管理系统下载安装Windows系统https://blog.csdn.net/weixin_41192489/article/details/126777309GUI工具【推荐】MongoDBCompasshttps://www.mongodb.com/zh-cn/docs/compass/current/Robo3Thttps://blog.csdn.net
我们的flowable改造（3）---执行流（Execution） thubier（段新建） Flowable工作流成型过程 flowable
工作流引擎需要解决的常见问题：顺序执行/并发分支执行/子流程/嵌套流程等。这些概念怎么落地呢？在flowable中.执行流对象用简单的嵌套关系优雅解决了这类问题。当我们打开flowable数据库时，ACT_RU_EXECUTION表中可以找到如下信息：selecta.id_,a.ACT_ID_,a.BUSINESS_KEY_,a.PROC_DEF_ID_,a.PROC_INST_ID_,a.ROO
【含文档+PPT+源码】基于小程序开发的宠物寄养平台管理系统编程毕设宠物 spring intellij-idea
项目介绍本课程演示的是一款基于小程序开发的宠物寄养平台管理系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Java学习者。1.包含：项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料2.带你从零开始部署运行本套系统3.该项目附带的源码资料可作为毕设使用宠物寄养平台的重要核心功能包括首页、系统公告管理、用户管理、帖子管理、系统公告管理、支付方式管理、购物车管理、系统公告帖子收藏管理
【FL0091】基于SSM和微信小程序的社区二手物品交易小程序猿毕设小程序微信小程序 spring boot python 后端 java
‍博主介绍‍全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/知乎/b站/华为云/阿里云等平台优质作者、专注于Java、小程序/APP、python、大数据等技术领域和毕业项目实战，以及程序定制化开发、文档编写、答疑辅导等。精彩专栏推荐订阅计算机毕业设计精品项目案例（持续更新）文末获取源码+数据库+文档感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以和学长沟
绕过【information_schema】，【order by】过滤小帅一把手数据库 web安全
1.大小写混合利用数据库不区分大小写inFOrmation_schemainFoRMAtion_ScheMAOrderbyORDerBy2./*!information_schema*/数据库的特性/**/注释可以代替空格/*!*/在这里会被mysql所识别/*!50000information_schema*//*!orderby*/order/*666*/byorder%0abyorder()
周边生态 | WAL-G 与 DBeaver 新版增加 Cloudberry 支持数据库
ApacheCloudberry™(Incubating)是Apache软件基金会孵化项目，由Greenplum和PostgreSQL衍生而来，作为领先的开源MPP数据库，可用于建设企业级数据仓库，并适用于大规模分析和AI/ML工作负载。GitHub:https://github.com/apache/cloudberryHi社区小伙伴们！我们很高兴与大家分享两个ApacheCloudberry开
【YashanDB 知识库】通过 dblink 查询 Oracle 数据时报 YAS-07301 异常数据库运维
问题现象某客户在通过yasql查询Oracle数据时，报如下异常：SQL>select1fromdual@link_oracle;YAS-07301externalmoduletimeout,reason:yex_serverheatbeattimeout问题的风险及影响dblink功能无法正常使用问题影响的版本所有的YashanDB版本问题发生原因查看YashanDB的run.log，有如下异常
如何处理报错"UDT column batch insert" has not been implemented yet 数据库
问题现象YashanDB中的ST_GEOMETRY类型是数据库内置的一种自定义类型，用于存储和访问符合开放地理空间信息联盟（OpenGeospatialConsortium，简称OGC）制定的SFASQL标准的几何对象。在批量插入（例如insertintoselect或使用yasldr导入数据）的时候，如果表有ST_GEOMETRY类型的字段，则会报错YAS-00004feature"UDTcol
【YashanDB 知识库】jdbc 查询 st_geometry 类型的数据时异常数据库运维
问题现象某客户的业务在通过YashanDBjdbc驱动查询含有st_geometry列的数据时，报如下异常：YAS-00101cannotallocate0bytesforanlHeapMalloc问题的风险及影响影响客户的正常业务运行问题影响的版本所有的YashanDB版本问题发生原因数据库用户没有对st_geometry类型的execute权限。解决方法及规避方式为数据库用户赋权：grante
基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档 linux
一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
mycat 分布式mysql_MySQL 部署分布式架构 MyCAT (五) weixin_39782573 mycat 分布式mysql
分片(水平拆分)4.全局表业务使用场景：如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join，避免跨库Join，在进行
多线程编程之join()方法周凡杨 java JOIN 多线程编程线程
现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3，因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？ Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
java中switch的使用 bingyingao java enum break continue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
hive having count 不能去重 daizj hive 去重 having count 计数
hive在使用having count()是，不支持去重计数 hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10; FAILED: SemanticExcep
WebSphere对JSP的缓存周凡杨 WAS JSP 缓存
对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。现服务
设计模式总结朱辉辉33 java 设计模式
1.工厂模式 1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法) 1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法) 1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法) 1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
实例：供应商管理报表需求调研报告老A不折腾 finereport 报表系统报表软件信息化选型
引言随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
mysql 林鹤霄
转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES) [root@centos var]# service mysql
Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364 1. pstree pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件 // onpropertychange(IE) oninput(w3c) $('input,textarea').on('propertychange input', function(event) { console.log($(this).val()) });
String类的基本用法百合不是茶 String
字符串的用法; // 根据字节数组创建字符串 byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' }; String newByteString = new String(by); 1,length() 获取字符串的长度 &nbs
JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 java thread java多线程 Semaphore
Semaphore类一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
使用GZip来压缩传输量 bijian1013 java GZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。 PJL Compressi
【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符 bit1129 java
定义如下一个简单的范型类， package com.tom.lang.generics; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value = value; } }
【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
1. 修改日志文件查看器 hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml cat edits.xml 修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志 2. fsimage查看HDFS中的块信息等 &nb
怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location / { proxy_pass http://test;
java-21.中兴面试题输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class CombinationToSum { /* 第21 题 2010 年中兴面试题编程求解：输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等
eclipse svn 帐号密码修改问题开窍的石头 eclipse SVN svn帐号密码修改
问题描述： Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。解决思路：删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
[电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。如何避免销售量和利润率增加的
java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径 cuityang java properties
#mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
Java核心问题集锦 darrenzhu java 基础核心难点
注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
1分钟学会Markdown语法 dcj3sjt126com markdown
markdown 简明语法基本符号 *,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号空白行表示另起一个段落 `是表示inline代码，tab是用来标记代码段，分别对应html的code，pre标签换行单一段落( <p>) 用一个空白行连续两个空格会变成一个 <br> 连续3个符号，然后是空行
Gson使用二（GsonBuilder） eksliang json gson GsonBuilder
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述 GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式二.基本使用实体测试类：温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList gundumw100 android
有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报： java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
JavaWeb之JSP指令 ihuning javaweb
要点 JSP指令简介 page指令 include指令 JSP指令简介 JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。 JSP指令的基本语法格式： <%@ 指令属性名="
mac上编译FFmpeg跑ios 啸笑天 ffmpeg
1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor，复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下，修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 2、安装yasm-1.2.0 curl http://www.tortall.net/projects/yasm
sql mysql oracle中字符串连接 macroli oracle sql mysql SQL Server
有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。请注意，Oracle的CON
Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点 git 纵观千象
// 报错如下： $ git pull origin master fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate // 原因：由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
windows命令行设置wifi surfingll windows wifi 笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么教你命令行设置笔记本电脑wifi： 1、开启wifi命令 netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456 netsh wlan start hostednetwork pause 其中pause是等待输入，可以去掉 2、
Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf wmlJava linux ubuntu sysv-rc-conf
安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf 操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。背景知识 sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。检出