作者：胡呈清
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explain format=json 能够打印具体的执行计划成本，上面两个示例将通知你如何查看老本输入，以及如何计算成本。
表构造如下：
mysql> show create table sbtest1\G
*************************** 1. row ***************************
Table: sbtest1
Create Table: CREATE TABLE `sbtest1` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`c` char(120) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '',
`pad` varchar(90) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4316190 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin
## 留神 sbtest3 无主键
mysql> show create table sbtest3\G
*************************** 1. row ***************************
Table: sbtest3
Create Table: CREATE TABLE `sbtest3` (`id` int(11) NOT NULL,
`k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`c` char(120) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '',
`pad` varchar(66) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
KEY `k_3` (`k`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin示例 1
mysql> explain format=json select * from sbtest3 where id<100 and k<200\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: {
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {"query_cost": "26.21" ## 查问总成本},
"table": {
"table_name": "sbtest3", ## 表名
"access_type": "range", ## 拜访数据的形式是 range，即索引范畴查找
"possible_keys": ["k_3"],
"key": "k_3", ## 应用索引
"used_key_parts": ["k"],
"key_length": "4",
"rows_examined_per_scan": 18, ## 扫描 k_3 索引的行数：18（满足特定条件时应用 index dive 可失去真履行数）"rows_produced_per_join": 5, ## 在扫描索引后估算满足 id<100 条件的行数：5
"filtered": "33.33", ## 在扫描索引后估算满足其余条件 id<100 的数据行占比
"index_condition": "(`sbtest`.`sbtest3`.`k` < 200)", ## 索引条件
"cost_info": {
"read_cost": "25.01", ## 这里蕴含了所有的 IO 老本 + 局部 CPU 老本
"eval_cost": "1.20", ## 计算扇出的 CPU 老本
"prefix_cost": "26.21", ##read_cost+eval_cost
"data_read_per_join": "4K"
},
"used_columns": [
"id",
"k",
"c",
"pad"
],
"attached_condition": "(`sbtest`.`sbtest3`.`id` < 100)"
}
}
}eval_cost
这个很简略，就是计算扇出的 CPU 老本。利用条件 k<200 时，须要扫描索引 18 行，这里 18 是准确值（index dive），而后优化器用了一种叫启发式规定（heuristic）的算法估算出其中满足条件 id<100 的比例为 33.33%，进行 18*33.33% 次计算的 CPU 老本等于 18*33.33%*0.2=1.2，这里 0.2 是老本常数（即 row_evaluate_cost）。
留神：rows_examined_per_scan*filtered 才是扇出数，不能简略的用 rows_produced_per_join 来示意。
read_cost
这里蕴含了所有的 IO 老本 +（CPU 老本 – eval_cost）。咱们先看下这个 SQL 的总成本应该怎么算：
拜访二级索引 k_3 的老本：
- IO 老本 =
1*1.0
查问优化器粗犷的认为读取索引的一个范畴区间的 I/O 老本和读取一个页面是雷同的，这个 SQL 中 k 字段的筛选范畴只有 1 个：k < 200，而读取一个页面的 IO 老本为 1.0（即 io_block_read_cost）；
- CPU 老本 =
18*0.2
从 k 索引中取出 18 行数据后，理论还要再计算一遍，每行计算的老本为 0.2。
而后因为 select * 以及 where id<100 须要的数据都不在索引 k_3 中，所以还须要回表，回表老本：
- IO 老本 =
18*1.0
从索引中取出满足 k<200 的数据一共是 18 行，所以 = 18*1.0；
- CPU 老本 =
18*0.2
从这 18 行残缺的数据中计算满足 id<100 的数据，所以也须要计算 18 次。
总成本 = 1*1.0+18*0.2+18*1+18*02=26.2。因为 eval_cost 算的是扇出的 CPU 老本：18*33.33%*0.2，所以 read_cost = 回表的 CPU 老本 - eval_cost，也能够这么算 rows_examined_per_scan*(1-filtered)*0.2。
示例 2
mysql> explain format=json select t1.id from sbtest1 t1 join sbtest3 t3 \
on t1.id=t3.id and t3.k<200 and t3.id<100\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: {
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {"query_cost": "33.41" ## 查问总成本},
"nested_loop": [ ##join 算法：NLJ
{
"table": {
"table_name": "t3", ##t3 是驱动表
"access_type": "range", ## 拜访数据的形式是 range，即索引范畴查找
"possible_keys": ["k_3"],
"key": "k_3", ## 应用的索引：k_3
"used_key_parts": [ ## 索引字段：k
"k"
],
"key_length": "4",
"rows_examined_per_scan": 18, ##k_3 索引扫描行数：18
"rows_produced_per_join": 5, ##（估算值）扫描索引 18 行后，满足条件 id<200 的行数
"filtered": "33.33", ##（估算值）扫描索引 18 行后，满足条件 id<200 的数据占扫描行数的比例，即驱动表扇出
"index_condition": "(`sbtest`.`t3`.`k` < 200)",
"cost_info": {
"read_cost": "25.01", ## 这里蕴含了所有的 IO 老本 + 局部 CPU 老本
"eval_cost": "1.20", ## 计算扇出的 CPU 老本
"prefix_cost": "26.21", ## 驱动表的总成本：read_cost+eval_cost
"data_read_per_join": "4K"
},
"used_columns": [
"id",
"k"
],
"attached_condition": "(`sbtest`.`t3`.`id` < 100)"
}
},
{
"table": {
"table_name": "t1", ##t1 为被驱动表
"access_type": "eq_ref", ## 关联查问时拜访驱动表形式是通过主键或惟一索引的等值查问
"possible_keys": ["PRIMARY"],
"key": "PRIMARY", ## 应用索引为主键
"used_key_parts": [ ## 索引字段为 id
"id"
],
"key_length": "4",
"ref": ["sbtest.t3.id"],
"rows_examined_per_scan": 1, ## 关联查问时，每次扫描被驱动表 1 行数据（应用主键）"rows_produced_per_join": 5, ## 被驱动表须要查问的次数，不是精确的驱动表扇出数
"filtered": "100.00", ## 满足关联条件数据占扫描行数的比例，被驱动表上看这个没啥意义
"using_index": true,
"cost_info": { ## 驱动表扇出数：rows_examined_per_scan*filtered, 即 18*33.33%= 6 行
"read_cost": "6.00", ## 单次查问被驱动表的 IO 老本 * 驱动表扇出数。6*1.0=6，1.0 为老本常数
"eval_cost": "1.20", ## 单次查问被驱动表的 CPU 老本 * 驱动表扇出数。6*0.2=1.2，0.2 位老本常数
"prefix_cost": "33.41", ## 查问总成本 = 驱动表的总成本 + 被驱动表的 (read_cost+eval_cost)
"data_read_per_join": "5K"
},
"used_columns": ["id"]
}
}
]
}
}join 查问的总成本计算公式简化： 连贯查问总成本 = 拜访驱动表的老本 + 驱动表扇出数 * 单次访问被驱动表的老本 。explain 执行打算详解 1 中有解释 filtered 在关联查问中的重要性。
在下面示例中：拜访驱动表的老本 = 26.21，驱动表扇出数 = 18*33.33% = 6，单次访问驱动表的老本 = 1.0+0.2
总成本 =26.21+6(1.0+0.2)=33.41
留神：驱动表和被驱动表的 read_cost、eval_cost 代表不一样的老本。