5.6 explain update一个疑似bug

5.6 的新增特性,允许对DML语句做explain。这下大家高兴了,碰到复杂更新语句(且还造成慢查询)要自己手动改成select语句的日子终于到头了。

    饶有兴致的试用了一把,总体感觉不错,不过发现一个bug。

 

复现    

mysql> create table tb(id int primary key , c int);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

 

mysql> insert into tb values(1,1);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into tb values(2,2);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> explain select * from tb where id=1;
+—-+————-+——-+——-+—————+———+———+——-+——+——-+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——-+—————+———+———+——-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | tb    | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 | NULL |
+—-+————-+——-+——-+—————+———+———+——-+——+——-+
1 row in set (0.00 sec) 

mysql> explain update tb   tb set c=2 where id=1;            
+—-+————-+——-+——-+—————+———+———+——+——+————-+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+—-+————-+——-+——-+—————+———+———+——+——+————-+
|  1 | SIMPLE      | tb    | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |    1 | Using where |
+—-+————-+——-+

 这里我们看到,在explain update的结果中,type=range,并且Extra是Using where。

  这两个值的意思就是,MySQL做了一个range查询,即使只返回一行,也多做了一个next操作,而且Using where,表示从主键取出来的行还做了字段比较。

或者更直接一点,跟explain select的结果不一致。

 

 分析

         刚好趁机看一下explain dml的实现。发现explain update/deelte 不是沿用原来的逻辑,而是单独实现了一个Explain_table来处理。

         在这个Explain_table的explain_join_tab逻辑(也就是获取返回结果的type字段的值)中,返回值里没有返回JT_CONST的选项,只有merge和range。

         相同的,由于没有考虑const的情况,在得到Extra列的过程中,最少是Using Where

        实际上,如果对于唯一键上的等值查找,是不需要做range查询,并且返回结果也不需要做值判断

 

 实际执行流程

         Explain 多少是个锦上添花的动作,但是如果实际执行也是这么做,那就会影响性能(增加一次调用next和值比较),这就会对使用性能造成影响。

         所幸的是,5.6.10在执行期间的逻辑还是正确的: 对于unique index的等值查询,只返回一行,在get_next()时有判断,直接返回HA_ERR_END_OF_FILE。

 
多表的explain update   

mysql> explain update tb ,t1  set c=c+1,y=y+1 where tb.id=1 and t1.id=1;
+—-+————-+——-+——-+—————+———+———+——-+——+——-+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——-+—————+———+———+——-+——+——-+
|  1 | SIMPLE      | tb    | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 | NULL  |
|  1 | SIMPLE      | t1    | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 | NULL  |
+—-+————-+——-+——-+—————+———+———+——-+——+——-+

 可以看到多表的explain update结果就是正确的,原因是单表的explain update/delete单独实现了Explain_table,而多表与explain select相同,走的是另外一个类Explain_join,这个过程的逻辑与以前版本(5.5-)是相同的。

 有兴趣的同学可以一起探讨下这个patch。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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iihero@优快云 1427
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iteye_621
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