MySQL执行计划详解（图示每一列的含义）

最新推荐文章于 2024-09-14 11:57:35 发布
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#MySQL执行计划 #索引

本文介绍MySQL中的执行计划概念及其用途，通过使用EXPLAIN关键字展示SQL语句如何在数据库内部执行的过程，并提供一个具体的左连接查询案例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、执行计划是什么？

        执行计划，简单的来说，是SQL在数据库中执行时的表现情况,通常用于SQL性能分析,优化等场景。在MySQL中使用 explain 关键字来查看

二、EXPLAIN语法

    EXPLAIN SELECT ......

三、解读MySQL执行计划

EXPLAIN
SELECT * FROM tb_blog tb
LEFT JOIN tb_user tu 
ON tb.userId = tu.userId

每一列的含义（图示）：



MySQL数据库实操教程(19)——详解存储过程及游标使用
谷哥的小弟
08-04 2418
在开发过程中，我们经常会遇到重复使用某一功能的情况。为此，MySQL引人了存储过程(Stored Procedure)这一技术。所谓存储过程指的就是一条或多条SQL语句的集合。存储过程可以将一些列复杂操作封装成一个代码块，以便重复使用，从而极大地减少数据库开发人的工作量提升开发效率。SQL语句需要先编译然后执行，而存储过程可将为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中，用户通过指定存储过程的名字通过传参的方式对其进行调用。存储过程可看做是编程的函数，它允许以传参调用的访问方式。
【MySQL】SQL执行计划分析
多多说happy的博客
01-09 2万+
MySQL EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，该文主要讲解explain命令的使用及相关参数说明。
mysql执行计划各个字段的含义
zhangxiaoxiao9527的博客
10-08 972
mysql执行计划各个字段的含义
Mysql 执行计划各列释义
weixin_34336292的博客
05-19 160
在排查编写Mysql查询语句时，除了需要满足业务条件，还需要考虑所编写SQL的性能表现，避免出现慢SQL导致大量慢查询的情况。通常，可以通过查看执行计划的方式查看所编写SQL语句的性能优劣。此外，还可以通过查看语句的分阶段执行的时间、操作消耗来进行补充分析。 1. 执行计划的列 1.1. id列 查询的序号 1.2. select_type列 该列阐明查询的类型，有如下可能的取值(常见的...
MySQL—— MySQL的执行计划详解（Explain）
马小婧QAQ
01-27 658
文章目录 1、MySQL执行计划的定义 2、MySQL整个查询的过程 3、如何启动执行计划 4、Explain分析示例 4、explain的 两个变种(我的版本是5.7) 5、explain中的列 5.1、id 5.2、select_type 5.3、table 5.4、type 5.5、possible_keys 5.6、key 5.7、key_len 5.8、ref 5.9、rows 5.10、fitered
科普文：解读MySQL 执行计划explain
为无为，事无事，味无味。
08-02 1855
在排查mysql执行慢的过程中，前面文章中都有解释explain执行计划，这里单独拿出来解读一下。慢查询的确会导致很多问题，我们要如何优化慢查询呢？主要解决办法有：监控sql执行情况，发邮件、短信报警，便于快速识别慢查询sql打开数据库慢查询日志功能简化业务逻辑代码重构、优化异步处理sql优化索引优化如何查看某条sql的索引执行情况呢？没错，在sql前面加上explain。
MySQL锁详解
2302_77971734的博客
04-25 1107
行级锁是MVSQL中的一种锁定机制，它可以对数据库表中的单独一行进行锁定。相比于表级锁和页锁，行级锁的粒度更小，因此在处理高并发事务时，能提供更好的并发性能和更少的锁冲突。然而，行级锁也需要更多的内存和CPU资源，因为需要对每一行都进行管理。在MVSQL中，行级锁主要由InnoDB存储引擎提供。InnoDB支持两种类型的行级锁:共享锁(S锁)和排他锁(X锁)1、共享锁(S锁):共享锁也称为读锁，它允许一个事务读取一行数据。
MySQL数据库主从复制与读写分离（图文详解！）
qq_35456705的博客
03-02 1518
MySQL数据库主从复制与读写分离 文章目录MySQL数据库主从复制与读写分离前言一、主从复制的原理及过程1.MySQL 支持的复制类型2.主从复制的过程二、MySQL读写分离1.读写分离的概念2.读写分离存在意义3.什么时候要读写分离4.MySQL 读写分离原理5.常见的 MySQL 读写分离三、MySQL主从复制和读写分离实验部署 前言 在实际的生产环境中，如果对mysql数据库的读和写都在一台数据库服务器中操作，无论是在安全性、高可用性，还是高并发等各个方面都是不能满足实际需求的。因此，一般通过主从复
MySQL优化三：MySQL事务隔离机制、锁机制、MVCC机制及日志机制详解
zyh0110的博客
01-17 530
本节会对MySQL事务隔离机制、锁机制、MVCC机制及日志机制进行详解！！
169集全新MySQL课程 MySQL技能全面探索 MySQL核心特训教程 MySQL零基础实战班视频
05-05
全新的MySQL视频教程，课程对MySQL的核心知识点进行了大量深入的展开，细致的讲解和总结 较以往的MySQL核心基础课程有更好的优势，是MySQL运维人员 编程人员及相关技术人员的必备学习课程 ├─10、课程：进阶...
mysql执行计划字段解释
CC的博客
08-03 251
id id值有相同，又有不同：id值越大越优先；id值相同，从上往下顺序执行 select_type 查询类型 PRIMARY：包含子查询SQL中的主查询（最外层） SUBQUERY：包含子查询SQL中的子查询（非最外层） simple：简单查询（不包含子查询、union） derived：衍生查询（使用到了临时表） a.在from子查询中只有一张表 b.在from子查询中，如果有table1 union table2，则table1就是derived，table2就是union union：上例 uni
MySQL 执行计划字段含义详解
weixin_60946421的博客
09-14 715
执行计划是 MySQL 解析和执行 SQL 语句的步骤和策略。通过 EXPLAIN 关键字，可以查看查询的执行计划。执行计划帮助我们了解查询的执行过程，从而进行优化。理解 MySQL 执行计划的各个字段含义，对于优化查询性能至关重要。通过 EXPLAIN 查看执行计划，可以了解查询的执行过程，从而进行优化。本文详细介绍了执行计划的各个字段，并通过真实案例进行了分析。希望本文能帮助您更好地理解和优化 MySQL 查询。
MySQL执行计划各自字段的意义
qq_43085979的博客
04-10 745
https://blog.youkuaiyun.com/riemann_/article/details/91349161添加链接描述
MySQL执行计划具体参数含义
去武帝城，战王仙芝
03-29 364
MySQL针对只有SQL性能的优化其实，很简单，因为MySQL给我们提供了一个单词 explain，我们通过这个单词就可以看出SQL在运行的过程中是不是按照我们预计的执行计划运行的，从而进行调优。 具体的使用方式： expalin "实际的SQL语句"； 执行完毕上面的句子后，我们会得到如下的返回结果，以下，列出这些参数的含义： 返回结果： 1，ID：执行查询的序列号； ...
mysql查询计划各字段的含义
星坠竹空
11-29 675
1.查看执行计划： explain + sql语句 select_type 查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等复杂的查询 1、SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者union 2、PRIMARY：查询中包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为primary 3、SUBQUERY：在select 或 where列表中包含了子查询 4、DERIVED：在fr...
SQL执行计划解析（2）- 基本查询的图形执行计划
weixin_33676492的博客
09-11 709
SQL执行计划解析（2）- 基本查询的图形执行计划（上）某种程度上，学习阅读图形执行计划和学习一门新语言很类似。不同之处是这门语言是基于图标的，而且单词（图标）非常少。每个图标代表了一个操作符，本章里，“图标”和“操作符”可以互换地使用。前边一章我们遇到了两个操作符（select和table scan），实际上总共有79个，好在我们不需要全部学会才能开始阅读执行计划，大多数查询只用到了其中的一小部...
mysql执行计划图
weixin_30551947的博客
08-20 216
转载于:https://www.cnblogs.com/gered/p/9506333.html
mysql的sql执行计划详解（非常有用）
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Gavin's Blog
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引言： 实际项目开发中，由于我们不知道实际查询的时候数据库里发生了什么事情，数据库软件是怎样扫描表、怎样使用索引的，因此，我们能感知到的就只有 sql语句运行的时间，在数据规模不大时，查询是瞬间的，因此，在写sql语句的时候就很少考虑到性能的问题。但是当数据规模增大，如千万、亿的时候，我们运 行同样的sql语句时却发现迟迟没有结果，这个时候才知道数据规模已经限制了我们查询的速度。所以，查询优
MySQL的执行计划详解（Explain）
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MySQL的执行计划详解（Explain）
B+树详解
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04-03
<think>嗯，用户想详细了解B+树的数据结构、实现原理和细节。首先，我需要回忆一下B+树的基本定义和它与B树的区别。根据引用[1]和引用[2]，B+树常用于数据库索引，比如MySQL的InnoDB引擎。用户可能已经知道B树，但需要更深入理解B+树的特性。 首先，B+树的结构特点是什么？根据引用[2]，B+树的非叶子节点只存键值，而数据都存储在叶子节点，并且叶子节点之间有指针连接。这点很重要，因为这样的设计减少了磁盘I/O次数，提高了查询效率。另外，B+树的叶子节点形成有序链表，方便范围查询。这些都需要在回答中详细说明。 接下来，实现原理部分需要分点讲解。比如B+树的检索过程，应该从根节点开始，通过比较键值找到子节点，直到叶子节点。插入和删除操作需要维持树的平衡，可能需要分裂或合并节点。这部分需要结合步骤和示例，可能需要用图示或伪代码来说明。不过用户要求使用中文回答，所以用文字描述清楚即可。 另外，用户提到实现细节，可能需要解释B+树如何减少树的高度，每个节点存储更多键值，从而减少磁盘访问。引用[2]中提到B+树比B树更适合索引的原因，比如层级更少、查询稳定、天然排序等，这些都要在回答中强调。 还要注意用户提供的引用内容中的关键点，比如磁盘IO与预读机制，B+树如何利用这一点，节点大小通常设置为页的大小，这样每次磁盘读取一页数据，提高效率。这部分需要结合引用[1]和引用[2]的内容，说明B+树在数据库中的应用优势。 可能用户是数据库开发者或学习者，需要理解B+树的结构以便优化数据库性能。因此，回答需要兼顾理论和实际应用，比如在MySQL中的具体实现。同时，用户的问题生成部分需要包含相关问题，如B+树与B树的区别、在数据库中的应用、节点分裂合并的具体步骤等，这需要根据已提供的信息来设计。 需要确保回答结构清晰，分点列出定义、特点、实现原理、操作步骤和应用场景。使用LaTeX格式的数学表达式时，注意变量用$包裹，独立公式用$$。例如，节点存储键的数量公式可能需要用LaTeX表示。 最后，检查是否符合所有系统级指令：中文回答、LaTeX正确、相关问题生成，并在引用处添加标识。确保没有使用Markdown，语言口语化，但结构清晰。</think>### B+树数据结构详解及实现原理 #### 一、B+树定义 B+树是一种多路平衡搜索树，其核心特征为： 1. **非叶子节点仅存储键值**，用于索引，不存储实际数据 2. **所有数据记录存储在叶子节点**，且叶子节点通过指针形成有序链表[^2] 3. 满足$m$阶B+树的数学定义： - 根节点子节点数$ \in [2, m] $ - 非根非叶节点子节点数$ \in [\lceil m/2 \rceil, m] $ - 叶子节点存储数据项数$ \in [\lceil m/2 \rceil, m] $ #### 二、核心特点 1. **层级优化**：非叶节点存储更多键值，树高更低。设总数据量$N$，阶数$m$，树高满足$h \leq \log_{\lceil m/2 \rceil}(N) + 1$[^1] 2. **查询稳定性**：所有查询均需到达叶子节点，时间复杂度稳定为$O(\log_m N)$ 3. **范围查询优化**：叶子节点链表支持$O(1)$跳转的范围查询[^2] 4. **磁盘友好**：节点大小通常设置为磁盘页大小（4KB），减少I/O次数 #### 三、实现原理 **1. 检索操作** ```python def BPlusTree_Search(node, key): while not node.is_leaf: # 二分查找确定子节点路径 idx = bisect.bisect_right(node.keys, key) node = node.children[idx] # 在叶子节点进行精确查找 return binary_search(node.entries, key) ``` **2. 插入操作** - 步骤： 1. 定位到目标叶子节点 2. 插入数据（若未满则直接插入） 3. 节点分裂：当数据项超过$m$时，将中间键提升至父节点 4. 递归调整父节点直至平衡 - **分裂示例**： 设5阶B+树（每个节点最多4个键），插入后键序列为[10,20,30,40,50] ``` 分裂为：[10,20] 和 [30,40,50] 提升中间键30到父节点 ``` **3. 删除操作** - 步骤： 1. 定位目标叶子节点并删除数据 2. 若数据项数≥⌈m/2⌉则直接完成 3. 否则向兄弟节点借数据或合并节点 4. 递归调整父节点键值 #### 四、工程实现关键 1. **节点结构设计**： ```c struct BPlusNode { bool is_leaf; int key_num; KeyType keys[MAX_KEYS]; union { struct BPlusNode* children[MAX_CHILDREN]; // 非叶节点 DataRecord* data_ptr[MAX_DATA]; // 叶节点 }; struct BPlusNode* prev, *next; // 叶节点链表指针 }; ``` 2. **磁盘交互优化**： - 使用LRU缓存频繁访问的节点 - 预读取相邻节点（利用局部性原理） - 批量合并写操作减少I/O次数 #### 五、典型应用场景 1. 数据库索引（如MySQL InnoDB） 2. 文件系统目录结构 3. 大数据存储引擎（HBase、LevelDB） 4. 内存数据库索引结构
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