本文将介绍mysql更改执行计划_数据量增加导致MySQL执行计划改变的详细情况，特别是关于mysql执行计划参数的相关信息。我们将通过案例分析、数据研究等多种方式，帮助您更全面地了解这个主题，同时也
本文将介绍mysql更改执行计划_数据量增加导致MySQL执行计划改变的详细情况，特别是关于mysql执行计划参数的相关信息。我们将通过案例分析、数据研究等多种方式，帮助您更全面地了解这个主题，同时也将涉及一些关于MySQL 执行计划explain与索引数据结构推演准备工作MySQL执行计划MySQL索引基本知识小结、mysql基础之三->mysql执行计划、Mysql实例mysql执行计划介绍、mysql执行计划的知识。
本文目录一览：- mysql更改执行计划_数据量增加导致MySQL执行计划改变（mysql执行计划参数）
- MySQL 执行计划explain与索引数据结构推演准备工作MySQL执行计划MySQL索引基本知识小结
- mysql基础之三->mysql执行计划
- Mysql实例mysql执行计划介绍
- mysql执行计划
mysql更改执行计划_数据量增加导致MySQL执行计划改变（mysql执行计划参数）
收到运维同学电话，MysqL服务器连接数满了，登录服务器查看，确实满了，好吧，首先增加连接数到2500，暂时提供对外服务。连接继续升高，又快达到2500。发现有大量的查询时间将近到了1200秒，大量的长连接堆积，导致连接数攀升，看来还是sql的问题。在这些长连接中，发现这样的sql
SELECT product_id,gift_id,gift_original_price,gift_count, FROM promo_xxx WHERE promotion_id IN (589994,589994) AND product_id IN (22569455) AND is_valid=1;
MysqL> explain SELECT product_id,gift_id,gift_original_price,gift_count FROM promo_gift WHERE promotion_id IN (589994,589994) AND product_id IN (22569455) AND is_valid=1;
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | promo_gift_list | ALL | id_promo_gift | NULL | NULL | NULL | 249188 | Using where |
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
1 row in set (0.04 sec)
MysqL> show index from promo_gift;
+-----------------+------------+-----------------+--------------+-----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-----------------+------------+-----------------+--------------+-----------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| promo_gift_list | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 261184 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| promo_gift_list | 0 | id_promo_gift | 1 | promotion_id | A | 1140 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| promo_gift_list | 0 | id_promo_gift | 4 | product_id | A | 261184 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
狗血的sql，竟然走全表扫描，但是promotion_id有索引啊，为什么没有走索引呢？而且以前建立的索引，走的好好的，今天怎么就出现问题了，这是一个问题
那我们可以通过last_query_cost 查看sql消耗
MysqL>SELECT product_id,gift_id,gift_original_price,gift_count FROM promo_gift WHERE promotion_id IN (589994,589994) AND product_id IN (22569455) AND is_valid=1;
MysqL>show status like 'last_query_cost';
+-----------------+--------------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+--------------+
| Last_query_cost | 52626.599000 |
+-----------------+--------------+
1 row in set (0.00 sec)
不走索引，那我们强制使用索引
MysqL> explain SELECT product_id,gift_id,gift_original_price,gift_count FROM promo_gift force index(id_promo_gift) WHERE promotion_id IN (589994,589994) AND product_id IN (22569455) AND is_valid=1;
+----+-------------+-----------------+-------+---------------+---------------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------------+-------+---------------+---------------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | promo_gift_list | range | id_promo_gift | id_promo_gift | 5 | NULL | 124594 | Using where |
+----+-------------+-----------------+-------+---------------+---------------+---------+------+--------+-------------+
1 row in set (0.02 sec)
嗯，加上索引了，那么sql消耗怎么样呢？
MysqL> SELECT product_id,gift_id,gift_original_price,gift_count FROM promo_gift force index(id_promo_gift) WHERE promotion_id IN (589994,589994) AND product_id IN (22569455) AND is_valid=1;
+------------+----------+---------------------+------------+
| product_id | gift_id | gift_original_price | gift_count |
+------------+----------+---------------------+------------+
| 22569455 | 23230046 | 147.00 | 1 |
+------------+----------+---------------------+------------+
1 row in set (0.40 sec)
MysqL> show status like 'last_query_cost';
+-----------------+---------------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+---------------+
| Last_query_cost | 174432.609000 |
+-----------------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)
我们发现如果使用这个索引，sql消耗174432.609000>52626.599000,MysqL优化器认为使用这个id_promo_gift索引，sql消耗是非常大的，这就是MysqL执行不使用这个索引的原因。
后来开发人员说，昨天晚上这个表增加了11万多的数据，嗯，数据量增加，MysqL执行计划改变。那好吧，单独product_id列再加一个索引。
MysqL> alter table promo_gift_list add index product_id(product_id);
Query OK, 0 rows affected (6.45 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
MysqL> explain SELECT product_id,gift_id,gift_original_price,gift_count FROM promo_gift_list WHERE promotion_id IN (589994,589994) AND product_id IN (22569455) AND is_valid=1 AND IFNULL(is_delete,0)!=1;
+----+-------------+-----------------+------+--------------------------+------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------------+------+--------------------------+------------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | promo_gift_list | ref | id_promo_gift,product_id | product_id | 5 | const | 2 | Using where |
+----+-------------+-----------------+------+--------------------------+------------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
使用了刚才新加的索引 product_id
MysqL> SELECT product_id,gift_id,gift_original_price,gift_count FROM promo_gift_list WHERE promotion_id IN (589994,589994) AND product_id IN (22569455) AND is_valid=1 AND IFNULL(is_delete,0)!=1;
+------------+----------+---------------------+------------+
| product_id | gift_id | gift_original_price | gift_count |
+------------+----------+---------------------+------------+
| 22569455 | 23230046 | 147.00 | 1 |
+------------+----------+---------------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)
MysqL> show status like 'last_query_cost';
+-----------------+----------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+----------+
| Last_query_cost | 2.399000 |
+-----------------+----------+
1 row in set (0.01 sec)
sql消耗降到了2.399000，ok，问题解决。连接数很快从1000多降到100以内。
数据量的增加导致了MysqL执行计划的改变，那么MysqL的cost是怎么计算的呢？
cost=io_cost+cpu_cost
cpu_cost位于MysqL上层，处理返回的记录所花开销，io_cost存储引擎层，读取也没的IO开销。最直接的方式last_query_cost记录sql的cost。查看last_query_cost可以初步判断sql的cost，明白MysqL优化器执行的依据。
参考网址见:https://blog.csdn.net/weixin_35980267/article/details/113223849
MySQL 执行计划explain与索引数据结构推演准备工作MySQL执行计划MySQL索引基本知识小结
mysql教程栏目介绍执行计划explain与索引数据结构
准备工作
先建好数据库表，演示用的MysqL表，建表语句：
CREATE TABLE `emp` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `empno` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '雇员工号', `ename` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '雇员姓名', `job` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '工作', `mgr` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '经理的工号', `hiredate` date DEFAULT NULL COMMENT '雇用日期', `sal` double DEFAULT NULL COMMENT '工资', `comm` double DEFAULT NULL COMMENT '津贴', `deptno` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '所属部门号', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='雇员表';CREATE TABLE `dept` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `deptno` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '部门号', `dname` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称', `loc` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '地址', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='部门表';CREATE TABLE `salgrade` ( `id` int(11) NOT NULL COMMENT '主键', `grade` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '等级', `lowsal` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '最低工资', `hisal` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '最高工资', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='工资等级表';CREATE TABLE `bonus` ( `id` int(11) NOT NULL COMMENT '主键', `ename` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '雇员姓名', `job` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '工作', `sal` double DEFAULT NULL COMMENT '工资', `comm` double DEFAULT NULL COMMENT '津贴', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='奖金表';复制代码
后续执行计划，查询优化，索引优化等等知识的演练，基于以上几个表来操作。
MysqL执行计划
要进行sql调优，你得知道要调优的sql语句是怎么执行的，查看sql语句的具体执行过程，以加快sql语句的执行效率。
可以使用explain + sql语句来模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MysqL是如何处理sql语句的。
关于explain可以看看官网介绍。
explain的输出格式
MysqL> explain select * from emp; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | emp | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+复制代码
字段id，select_type等字段的解释：
| Column | Meaning |
|---|---|
| id | The SELECT identifier（该SELECT标识符） |
| select_type | The SELECT type（ 该SELECT类型） |
| table | The table for the output row（输出该行的表名） |
| partitions | The matching partitions（匹配的分区） |
| type | The join type（连接类型） |
| possible_keys | The possible indexes to choose（可能的索引选择） |
| key | The index actually chosen（实际选择的索引） |
| key_len | The length of the chosen key（所选键的长度） |
| ref | The columns compared to the index（与索引比较的列） |
| rows | Estimate of rows to be examined（检查的预估行数） |
| filtered | Percentage of rows filtered by table condition（按表条件过滤的行百分比） |
| extra | Additional information（附加信息） |
id
select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序。
id号分为三类：
- 如果id相同，那么执行顺序从上到下
MysqL> explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.lowsal and sg.hisal; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | e | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | NULL | | 1 | SIMPLE | d | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | Using where; Using join buffer (Block nested Loop) | | 1 | SIMPLE | sg | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | Using where; Using join buffer (Block nested Loop) | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+复制代码
这个查询，用explain执行一下，
id序号都是1，那么MysqL的执行顺序就是从上到下执行的。
- 如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
MysqL> explain select * from emp e where e.deptno in (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALEDept'); +----+--------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+--------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+| 1 | SIMPLE | <subquery2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100.00 | NULL | | 1 | SIMPLE | e | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | 50.00 | Using where; Using join buffer (Block nested Loop) | | 2 | MATERIALIZED | d | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | Using where | +----+--------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+复制代码
这个例子的执行顺序是先执行
id为2的，然后执行id为1的。
- id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，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
还是上面那个例子，先执行
id为2的，然后按顺序从上往下执行id为1的。
select_type
主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询。
select_type Value | JSON Name | Meaning |
|---|---|---|
| SIMPLE | None | Simple SELECT (not using UNION or subqueries) |
| PRIMARY | None | Outermost SELECT |
| UNION | None | Second or later SELECT statement in a UNION |
| DEPENDENT UNION | dependent (true) | Second or later SELECT statement in a UNION, dependent on outer query |
| UNION RESULT | union_result | Result of a UNION. |
| SUBQUERY | None | First SELECT in subquery |
| DEPENDENT SUBQUERY | dependent (true) | First SELECT in subquery, dependent on outer query |
| DERIVED | None | Derived table |
| MATERIALIZED | materialized_from_subquery | Materialized subquery |
| UNCACHEABLE SUBQUERY | cacheable (false) | A subquery for which the result cannot be cached and must be re-evaluated for each row of the outer query |
| UNCACHEABLE UNION | cacheable (false) | The second or later select in a UNION that belongs to an uncacheable subquery (see UNCACHEABLE SUBQUERY) |
SIMPLE简单的查询，不包含子查询和union
MysqL> explain select * from emp; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | emp | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+复制代码
primary查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primaryunion若第二个select出现在union之后，则被标记为union
MysqL> explain select * from emp where deptno = 1001 union select * from emp where sal < 5000; +----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+| 1 | PRIMARY | emp | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 25.00 | Using where | | 2 | UNION | emp | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 33.33 | Using where | | NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary | +----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+复制代码
这条语句的select_type包含了primary和union
dependent union跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响union result从union表获取结果的selectdependent subquerysubquery的子查询要受到外部表查询的影响
MysqL> explain select * from emp e where e.empno in ( select empno from emp where deptno = 1001 union select empno from emp where sal < 5000); +----+--------------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+--------------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+| 1 | PRIMARY | e | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 100.00 | Using where | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | emp | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 25.00 | Using where | | 3 | DEPENDENT UNION | emp | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 25.00 | Using where | | NULL | UNION RESULT | <union2,3> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary | +----+--------------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+复制代码
这条sql执行包含了PRIMARY、DEPENDENT SUBQUERY、DEPENDENT UNION和UNION RESULT
subquery在select或者where列表中包含子查询
举例：
MysqL> explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | PRIMARY | emp | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 33.33 | Using where | | 2 | SUBQUERY | emp | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+复制代码
DERIVEDfrom子句中出现的子查询，也叫做派生表MATERIALIZEDMaterialized subquery？UNCACHEABLE SUBQUERY表示使用子查询的结果不能被缓存
例如：
MysqL> explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size); +----+----------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+----------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | PRIMARY | emp | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 100.00 | Using where | | 2 | UNCACHEABLE SUBQUERY | emp | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 25.00 | Using where | +----+----------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+复制代码
uncacheable union表示union的查询结果不能被缓存
table
对应行正在访问哪一个表，表名或者别名，可能是临时表或者union合并结果集。
- 如果是具体的表名，则表明从实际的物理表中获取数据，当然也可以是表的别名
- 表名是derivedn的形式，表示使用了id为N的查询产生的衍生表
- 当有union result的时候，表名是union n1,n2等的形式，n1,n2表示参与union的id
type
type显示的是访问类型，访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据，最容易想到的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下。
访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref
all全表扫描，一般情况下出现这样的sql语句而且数据量比较大的话那么就需要进行优化
通常，可以通过添加索引来避免ALL
index全索引扫描这个比all的效率要好，主要有两种情况：- 一种是当前的查询时覆盖索引，即我们需要的数据在索引中就可以索取
- 一是使用了索引进行排序，这样就避免数据的重排序
range表示利用索引查询的时候限制了范围，在指定范围内进行查询，这样避免了index的全索引扫描，适用的操作符： =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, BETWEEN, LIKE, or IN()
官网上举例如下：
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column = 10;
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column BETWEEN 10 and 20;
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column IN (10,20,30);
SELECT * FROM tbl_name WHERE key_part1 = 10 AND key_part2 IN (10,20,30);
index_subquery利用索引来关联子查询，不再扫描全表
value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
unique_subquery该连接类型类似与index_subquery，使用的是唯一索引
value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
index_merge在查询过程中需要多个索引组合使用ref_or_null对于某个字段既需要关联条件，也需要null值的情况下，查询优化器会选择这种访问方式
SELECT * FROM ref_table
WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL;
fulltext使用FULLTEXT索引执行joinref使用了非唯一性索引进行数据的查找
SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr;
SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column;
SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;
eq_ref使用唯一性索引进行数据查找
SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column;
SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;
const这个表至多有一个匹配行
SELECT * FROM tbl_name WHERE primary_key=1;
SELECT * FROM tbl_name WHERE primary_key_part1=1 AND primary_key_part2=2;
例如：
MysqL> explain select * from emp where id = 1; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | emp | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+复制代码
system表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现
possible_keys
显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用
key
实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引，查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠
key_len
表示索引中使用的字节数，可以通过key_len计算查询中使用的索引长度，在不损失精度的情况下长度越短越好
ref
显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
rows
根据表的统计信息及索引使用情况，大致估算出找出所需记录需要读取的行数，此参数很重要，直接反应的sql找了多少数据，在完成目的的情况下越少越好
extra
包含额外的信息
using filesort说明MysqL无法利用索引进行排序，只能利用排序算法进行排序，会消耗额外的位置using temporary建立临时表来保存中间结果，查询完成之后把临时表删除using index这个表示当前的查询是覆盖索引的，直接从索引中读取数据，而不用访问数据表。如果同时出现using where 表明索引被用来执行索引键值的查找，如果没有，表示索引被用来读取数据，而不是真的查找using where使用where进行条件过滤using join buffer使用连接缓存impossible wherewhere语句的结果总是false
MysqL索引基本知识
想要了解索引的优化方式，必须要对索引的底层原理有所了解。
索引的优点
- 大大减少了服务器需要扫描的数据量
- 帮助服务器避免排序和临时表
- 将随机io变成顺序io（提升效率）
索引的用处
- 快速查找匹配WHERE子句的行
- 从consideration中消除行,如果可以在多个索引之间进行选择，MysqL通常会使用找到最少行的索引
- 如果表具有多列索引，则优化器可以使用索引的任何最左前缀来查找行
- 当有表连接的时候，从其他表检索行数据
- 查找特定索引列的min或max值
- 如果排序或分组时在可用索引的最左前缀上完成的，则对表进行排序和分组
- 在某些情况下，可以优化查询以检索值而无需查询数据行
索引的分类
MysqL索引数据结构推演
索引用于快速查找具有特定列值的行。
如果没有索引，MysqL必须从第一行开始，然后通读整个表以找到相关的行。
表越大花费的时间越多，如果表中有相关列的索引，MysqL可以快速确定要在数据文件中间查找的位置，而不必查看所有数据。这比顺序读取每一行要快得多。
既然MysqL索引能帮助我们快速查询到数据，那么它的底层是怎么存储数据的呢？
几种可能的存储结构
hash
hash表的索引格式
hash表存储数据的缺点：
- 利用hash存储的话需要将所有的数据文件添加到内存，比较耗费内存空间
- 如果所有的查询都是等值查询，那么hash确实很快，但是在实际工作环境中范围查找的数据更多一些，而不是等值查询，这种情况下hash就不太适合了
事实上，MysqL存储引擎是memory时，索引数据结构采用的就是hash表。
二叉树
二叉树的结构是这样的：
二叉树会因为树的深度而造成数据倾斜，如果树的深度过深，会造成io次数变多，影响数据读取的效率。
AVL树 需要旋转，看图例：
红黑树 除了旋转操作还多了一个变色的功能（为了减少旋转），这样虽然插入的速度快，但是损失了查询的效率。
二叉树、AVL树、红黑树 都会因为树的深度过深而造成io次数变多，影响数据读取的效率。
再来看一下 B树
B树特点：
- 所有键值分布在整颗树中
- 搜索有可能在非叶子结点结束，在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找
- 每个节点最多拥有m个子树
- 根节点至少有2个子树
- 分支节点至少拥有m/2颗子树（除根节点和叶子节点外都是分支节点）
- 所有叶子节点都在同一层、每个节点最多可以有m-1个key，并且以升序排列
图例说明：
每个节点占用一个磁盘块，一个节点上有两个升序排序的关键字和三个指向子树根节点的指针，指针存储的是子节点所在磁盘块的地址。
两个关键词划分成的三个范围域对应三个指针指向的子树的数据的范围域。
以根节点为例，关键字为 16 和 34，P1 指针指向的子树的数据范围为小于 16，P2 指针指向的子树的数据范围为 16~34，P3 指针指向的子树的数据范围为大于 34。
查找关键字过程：
1、根据根节点找到磁盘块 1，读入内存。【磁盘 I/O 操作第 1 次】
2、比较关键字 28 在区间（16,34），找到磁盘块 1 的指针 P2。
3、根据 P2 指针找到磁盘块 3，读入内存。【磁盘 I/O 操作第 2 次】
4、比较关键字 28 在区间（25,31），找到磁盘块 3 的指针 P2。
5、根据 P2 指针找到磁盘块 8，读入内存。【磁盘 I/O 操作第 3 次】
6、在磁盘块 8 中的关键字列表中找到关键字 28。
由此，我们可以得知B树存储的缺点：
- 每个节点都有key，同时也包含data，而每个页存储空间是有限的，如果data比较大的话会导致每个节点存储的key数量变小
- 当存储的数据量很大的时候会导致深度较大，增大查询时磁盘io次数，进而影响查询性能
那么MysqL索引数据结构是什么呢
官网：Most MysqL indexes (PRIMARY KEY, UNIQUE, INDEX, and FULLTEXT) are stored in B-trees
不要误会，其实MysqL索引的存储结构是B+树，上面我们一顿分析，知道B树是不合适的。
MysqL索引数据结构---B+Tree
B+Tree是在BTree的基础之上做的一种优化，变化如下：
1、B+Tree每个节点可以包含更多的节点，这个做的原因有两个，第一个原因是为了降低树的高度，第二个原因是将数据范围变为多个区间，区间越多，数据检索越快。
2、非叶子节点存储key，叶子节点存储key和数据。
3、叶子节点两两指针相互连接（符合磁盘的预读特性），顺序查询性能更高。
B+树存储查找示意图：
注意：
在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。
因此可以对 B+Tree 进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。
由于B+树叶子结点只存放data，根节点只存放key，那么我们计算一下，即使只有3层B+树，也能制成千万级别的数据。
你得知道的技（zhuang）术（b）名词
假设有这样一个表如下，其中id是主键：
MysqL> select * from stu; +------+---------+------+| id | name | age | +------+---------+------+| 1 | Jack Ma | 18 | | 2 | Pony | 19 | +------+---------+------+复制代码
回表
我们对普通列建普通索引，这时候我们来查：
select * from stu where name='Pony';复制代码
由于name建了索引，查询时先找name的B+树，找到主键id后，再找主键id的B+树，从而找到整行记录。
这个最终会回到主键上来查找B+树，这个就是回表。
覆盖索引
如果是这个查询：
MysqL> select id from stu where name='Pony';复制代码
就没有回表了，因为直接找到主键id，返回就完了，不需要再找其他的了。
没有回表就叫覆盖索引。
最左匹配
再来以name和age两个字段建组合索引(name, age)，然后有这样一个查询：
select * from stu where name=? and age=?复制代码
这时按照组合索引(name, age)查询，先匹配name，再匹配age，如果查询变成这样：
select * from stu where age=?复制代码
直接不按name查了，此时索引不会生效，也就是不会按照索引查询---这就是最左匹配原则。
加入我就要按age查，还要有索引来优化呢？可以这样做：
- （推荐）把组合索引(name, age)换个顺序，建(age, name)索引
- 或者直接把
age字段单独建个索引
索引下推
可能也叫
谓词下推。。。
select t1.name,t2.name from t1 join t2 on t1.id=t2.id复制代码
t1有10条记录，t2有20条记录。
我们猜想一下，这个要么按这个方式执行：
先t1,t2按id合并（合并后20条），然后再查t1.name,t2.name
或者：
先把t1.name,t2.name找出来，再按照id关联
如果不使用索引条件下推优化的话，MysqL只能根据索引查询出t1,t2合并后的所有行，然后再依次比较是否符合全部条件。
当使用了索引条件下推优化技术后，可以通过索引中存储的数据判断当前索引对应的数据是否符合条件，只有符合条件的数据才将整行数据查询出来。
小结
Explain为了知道优化sql语句的执行，需要查看sql语句的具体执行过程，以加快sql语句的执行效率。- 索引优点及用处。
- 索引采用的数据结构是B+树。
- 回表，覆盖索引，最左匹配和索引下推。
更多相关免费学习推荐：mysql教程(视频)
mysql基础之三->mysql执行计划
一、mysql执行计划
在企业的应用场景中，为了知道优化SQL语句的执行，需要查看SQL语句的具体执行过程，以加快SQL语句的执行效率。可以使用explain+SQL语句来模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。
官网地址： https://dev.mysql.com/doc/ref...
二、执行计划中包含的信息
| Column | Meaning |
|---|---|
| id | The SELECT identifier |
| select_type | The SELECT type |
| table | The table for the output row |
| partitions | The matching partitions |
| type | The join type |
| possible_keys | The possible indexes to choose |
| key | The index actually chosen |
| key_len | The length of the chosen key |
| ref | The columns compared to the index |
| rows | Estimate of rows to be examined |
| filtered | Percentage of rows filtered by table condition |
| extra | Additional information |
1、id
select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序
id号分为三种情况：
1、如果id相同，那么执行顺序从上到下
explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal; 2、如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
explain select * from emp e where e.deptno in (select d.deptno from dept d where d.dname = ''SALES''); 3、id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，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
explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal where e.deptno in (select d.deptno from dept d where d.dname = ''SALES'');2、select_type
主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询
select_type Value | Meaning |
|---|---|
| SIMPLE | Simple SELECT (not using UNION or subqueries) |
| PRIMARY | Outermost SELECT |
| UNION | Second or later SELECT statement in a UNION |
| DEPENDENT UNION | Second or later SELECT statement in a UNION, dependent on outer query |
| UNION RESULT | Result of a UNION. |
| SUBQUERY | First SELECT in subquery |
| DEPENDENT SUBQUERY | First SELECT in subquery, dependent on outer query |
| DERIVED | Derived table |
| 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) |
--sample:简单的查询，不包含子查询和union
explain select * from emp;
--primary:查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary
explain select staname,ename supname from (select ename staname,mgr from emp) t join emp on t.mgr=emp.empno ;
--union:若第二个select出现在union之后，则被标记为union
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
--dependent union:跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响
explain select * from emp e where e.empno in ( select empno from emp where deptno = 10 union select empno from emp where sal >2000)
--union result:从union表获取结果的select
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
--subquery:在select或者where列表中包含子查询
explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
--dependent subquery:subquery的子查询要受到外部表查询的影响
explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept);
--DERIVED: from子句中出现的子查询，也叫做派生类，
explain select staname,ename supname from (select ename staname,mgr from emp) t join emp on t.mgr=emp.empno ;
--UNCACHEABLE SUBQUERY：表示使用子查询的结果不能被缓存
explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size); --uncacheable union:表示union的查询结果不能被缓存：sql语句未验证3、table
对应行正在访问哪一个表，表名或者别名，可能是临时表或者union合并结果集
1、如果是具体的表名，则表明从实际的物理表中获取数据，当然也可以是表的别名
2、表名是derivedN的形式，表示使用了id为N的查询产生的衍生表
3、当有union result的时候，表名是union n1,n2等的形式，n1,n2表示参与union的id
4、type
type显示的是访问类型，访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据，最容易想的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下，访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref
--all:全表扫描，一般情况下出现这样的sql语句而且数据量比较大的话那么就需要进行优化。
explain select * from emp;
--index：全索引扫描这个比all的效率要好，主要有两种情况，一种是当前的查询时覆盖索引，即我们需要的数据在索引中就可以索取，或者是使用了索引进行排序，这样就避免数据的重排序
explain select empno from emp;
--range：表示利用索引查询的时候限制了范围，在指定范围内进行查询，这样避免了index的全索引扫描，适用的操作符： =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, BETWEEN, LIKE, or IN() explain select * from emp where empno between 7000 and 7500;
--index_subquery：利用索引来关联子查询，不再扫描全表
explain select * from emp where emp.job in (select job from t_job);
--unique_subquery:该连接类型类似与index_subquery,使用的是唯一索引
explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept); --index_merge：在查询过程中需要多个索引组合使用，没有模拟出来
--ref_or_null：对于某个字段即需要关联条件，也需要null值的情况下，查询优化器会选择这种访问方式
explain select * from emp e where e.mgr is null or e.mgr=7369;
--ref：使用了非唯一性索引进行数据的查找
create index idx_3 on emp(deptno); explain select * from emp e,dept d where e.deptno =d.deptno;
--eq_ref ：使用唯一性索引进行数据查找
explain select * from emp,emp2 where emp.empno = emp2.empno;
--const：这个表至多有一个匹配行，
explain select * from emp where empno = 7369;
--system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现5、possible_keys
显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;6、key
实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引，查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠。
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;7、key_len
表示索引中使用的字节数，可以通过key_len计算查询中使用的索引长度，在不损失精度的情况下长度越短越好。
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;8、ref
显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;9、rows
根据表的统计信息及索引使用情况，大致估算出找出所需记录需要读取的行数，此参数很重要，直接反应的sql找了多少数据，在完成目的的情况下越少越好
explain select * from emp;10、extra
包含额外的信息。
--using filesort:说明mysql无法利用索引进行排序，只能利用排序算法进行排序，会消耗额外的位置
explain select * from emp order by sal;
--using temporary:建立临时表来保存中间结果，查询完成之后把临时表删除
explain select ename,count(*) from emp where deptno = 10 group by ename;
--using index:这个表示当前的查询时覆盖索引的，直接从索引中读取数据，而不用访问数据表。如果同时出现using where 表名索引被用来执行索引键值的查找，如果没有，表面索引被用来读取数据，而不是真的查找
explain select deptno,count(*) from emp group by deptno limit 10;
--using where:使用where进行条件过滤
explain select * from t_user where id = 1;
--using join buffer:使用连接缓存，情况没有模拟出来
--impossible where：where语句的结果总是false
Mysql实例mysql执行计划介绍
《MysqL实例MysqL执行计划介绍》要点：
本文介绍了MysqL实例MysqL执行计划介绍，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。
烂sql不仅直接影响sql的响应时间,更影响db的性能,导致其它正常的sql响应时间变长.如何写好sql,学会看执行计划至关重要.下面我简单讲讲MysqL的执行计划,只列出了一些常见的情况,希望对大家有所帮助.MysqL数据库
测试表结构：
MysqL数据库
CREATE TABLE `t1` (
`c1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`c2` varchar(128) DEFAULT NULL,
`c3` varchar(64) DEFAULT NULL,
`c4` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`c1`),
KEY `ind_c2` (`c2`),
KEY `ind_c4` (`c4`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `t2` (
`c1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
KEY `ind_c2` (`c2`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8MysqL数据库
CREATE TABLE `t3` (
`c1` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
KEY `ind_c2` (`c2`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
MysqL数据库
1.查看MysqL执行计划MysqL数据库
explain select ......MysqL数据库
2.执行计划包含的信息MysqL数据库
(1).idMysqL数据库
含义,指示select字句或操作表的顺序.MysqL数据库
eg1：id相同,执行顺序从上到下,下面的执行计划表示,先操作t1表,然后操作t2表,最后操作t3表.MysqL数据库
eg2：若存在子查询,则子查询(内层查询)id大于父查询(外层查询),先执行子查询.id越大,优先级越高.MysqL数据库
(2).select_typeMysqL数据库
含义：select语句的类型MysqL数据库
类型：MysqL数据库
a.SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNIONMysqL数据库
b.查询中若包含任何复杂的子部分,最外层查询则被标记为：PRIMARYMysqL数据库
c.在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,该子查询被标记为：SUBQUERYMysqL数据库
d.在FROM列表中包含的子查询被标记为：DERIVED(衍生)MysqL数据库
e.若第二个SELECT出现在UNION之后,则被标记为UNION；若UNION包含在 FROM子句的子查询中,MysqL数据库
外层SELECT将被标记为：DERIVEDMysqL数据库
f.从UNION表获取结果的SELECT被标记为：UNION RESULTMysqL数据库
eg：MysqL数据库
id为1的table显示<derived2>,表示结果来源于衍生表2.MysqL数据库
id为2表示子查询,读取t3表MysqL数据库
id为3类型为union,是union的第二个select,最先执行；MysqL数据库
id为NULL的类型为union result,<union 1,3>表示id为1的操作和id为3的操作进行结果集合并.MysqL数据库
执行顺序3->2->1->NULLMysqL数据库
(3).typeMysqL数据库
含义：获取记录行采用的方式,亦即MysqL的访问方式.MysqL数据库
a.ALL：Full Table Scan,MysqL将遍历全表以找到匹配的行MysqL数据库
b.index：Full Index Scan,index与ALL区别为index类型只遍历索引,索引一般比记录要小.MysqL数据库
因为索引中含有c1,查询c1,c2可以通过索引扫描实现.MysqL数据库
c.range：索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行,常见于between、<、>等的查询MysqL数据库
备注：range类型肯定是使用了索引扫描,否则type为ALLMysqL数据库
d.ref：非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行.常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找 MysqL数据库
t2.c4为非唯一索引MysqL数据库
e.eq_ref：唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配.常见于主键或唯一索引扫描MysqL数据库
t2.c1为主键索引,主键索引也是唯一索引MysqL数据库
f.const、system：当MysqL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这些类型访问.如将主键置于where列表中,MysqL数据库
MysqL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例,当查询的表只有一行的情况下,使用systemMysqL数据库
(4).possible_keysMysqL数据库
含义：指出MysqL能使用哪个索引在表中找到行,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MysqL数据库
(5).keyMysqL数据库
含义：显示MysqL在查询中实际使用的索引,若没有使用索引,显示为NULLMysqL数据库
(6)key_lenMysqL数据库
含义：表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度MysqL数据库
(7)refMysqL数据库
含义：用于连接查询,表示具体某个表的某列被引用MysqL数据库
(8)rowsMysqL数据库
含义：MysqL根据表统计信息及索引选用情况,估算的找到所需的记录所需要读取的行数,这个值是不准确的,只有参考意义.MysqL数据库
(9)ExtraMysqL数据库
含义：显示一些辅助的额外信息MysqL数据库
a.Using index,表示使用了索引MysqL数据库
b.Using where,表示通过where条件过滤MysqL数据库
c.Using temporary,表示使用了临时表,常见于分组和排序MysqL数据库
d.Using filesort,表示无法使用索引排序,需要文件排序MysqL数据库
eg1:t1.c3列没有索引MysqL数据库
eg2：使用索引列t1.c2MysqL数据库
《MysqL实例MysqL执行计划介绍》是否对您有启发，欢迎查看更多与《MysqL实例MysqL执行计划介绍》相关教程，学精学透。小编PHP学院为您提供精彩教程。
mysql执行计划
我刚开始看执行计划的时候，还以为是mysql计划如何去执行对数据库的增删改查，类似于触发器之类的东西，但经过学习才发现执行计划真的是跟触发器一毛钱关系都没有。
什么时执行计划
什么是执行计划呢？我个人理解，执行计划是告诉数据库操作人员这条sql语句将要如何去查询。说白了，如果说sql语句是具体的执行行动，那么执行计划就是行动的预算，比如说执行的时候会不会用到索引，会不会用到分区等。
我们先创建一张表：
CREATE TABLE `student` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`sex` bit(1) DEFAULT b''0'',
PRIMARY KEY (`id`)
)我们执行一条语句：
select * from student where name="abc";如何查看执行计划呢，很简单，在执行的sql语句之前加上“desc”或“explain”即可。我们具体查看下：
desc select * from student where name="abc" \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: student
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 7
filtered: 14.29
Extra: Using where各个字段的含义：
- id：查询序列号，select的识别符
- select_type：表示这条查询语句的类型，因为这条查询语句只涉及到了一个表：student，它在执行查询的过程既没有跟别的表一起进行联合查询，也没有进行子查询所以它的类型最后确定成SIMPLE
- table：查询的表，就是在查询过程中要涉及到的表，本表只有student因此没什么好说的。
- partitions：分区，就是说这个表如果进行了分区存储的话，这个个查询最后会落到哪个分区之中。因为student表并没有进行任何的分区处理，所以返回null
- type：表示在进行查询的时候查询的类型，怎么理解呢？我认为查询的类型是根据查询的范围分的，如果需要进行全表扫描，那么type就是ALL，而如果对表进行了分区，那么肯定就就是range了。
- possible_keys：表示执行sql语句所查询到的行如果使用其它的select语句进行查询，可能使用到的索引值。
- key：在查询过程中实际使用到的索引。
- key_len：表示mysql选择的索引字段按字节计算的长度。
- ref：表示使用哪个列与索引一起做查询记录。
- row：表示在表中进行查询的时候必须（注意是必须）检查的行数。
- filtered：通过查询条件过滤的查询记录数在整张表中记录数的比例。
- Extra：在查询过程中的详细信息。
最后，如果在name字段上加上索引，会造成执行计划的变化，我们也可以通过两个执行计划的不同来加深对以上的字段的理解：
alter table student add index idx_name (name);
desc select * from student where name = "abc" \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: student
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: idx_name
key: idx_name
key_len: 23
ref: const
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: NULL
由此也可以看出索引在查询过程中所起的作用和所占的分量
关于mysql更改执行计划_数据量增加导致MySQL执行计划改变和mysql执行计划参数的问题就给大家分享到这里，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于MySQL 执行计划explain与索引数据结构推演准备工作MySQL执行计划MySQL索引基本知识小结、mysql基础之三->mysql执行计划、Mysql实例mysql执行计划介绍、mysql执行计划等相关知识的信息别忘了在本站进行查找喔。
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