
MySQL中的EXPLAIN命令可用于分析SELECT查询语句的执行计划。在EXPLAIN执行结果中,最常见的指标是“rows”,它表示MySQL估算在执行该查询时扫描的行数。本文将深入探讨MySQL中EXPLAIN执行结果中的rows统计原理。
在MySQL中,使用索引或全表扫描来获取查询结果的成本不同。MySQL会根据查询语句和数据表的特性,选择最优的查询执行计划。在进行查询执行计划之前,MySQL会收集表的统计信息,并根据这些统计信息进行优化选择。
对于一个给定的SELECT查询语句,MySQL会生成一棵查询执行计划树,其中每个节点代表一个操作步骤。这些操作步骤可能包括从单个表中读取行、合并两个有序列表、连接两个表等。在这个执行计划树中,每个节点都有一个估算值,表示这个操作步骤需要处理多少行数据。
当用户执行一个SELECT查询语句时,MySQL首先解析该语句,并将其转换为一个查询执行计划树。然后,MySQL会遍历该执行计划树,根据查询执行计划树上的每个节点计算出该节点需要处理的行数。这些行数累加到最终结果中,最终得到了查询所要扫描的总行数。
在MySQL中,EXPLAIN命令使用这种估算方法来预测查询执行的成本。当用户运行EXPLAIN命令时,MySQL会计算查询语句的执行计划树,并将每个节点的估算行数作为输出结果的一部分之一。其中,最重要的估算值是“All rows”(所有行),它表示整个查询语句会扫描多少行数据。此外,还有其他估算值,如“Filtered”(过滤)和“Using index”(使用索引)等。
下面我们来看几种常见情况下,MySQL如何计算rows值:
当我们对一个数据表执行SELECT查询时,MySQL会统计该表总行数,然后返回rows值为表的总行数。这是最简单和最基本的情况。
当我们在单个表上使用WHERE条件进行过滤时,MySQL会首先根据WHERE条件过滤出匹配的记录,然后根据实际匹配的行数计算rows值。
例如,如果我们有一个名为“users”的数据表,其中包含1000行记录,我们执行以下查询:
SELECT * FROM users WHERE age > 18;
MySQL会首先扫描整张表,找到所有年龄超过18岁的用户记录,并返回这些记录的行数作为rows值。这个值通常小于表的总行数。
在多表查询时,MySQL会根据连接类型和连接条件来计算rows值。对于INNER JOIN、LEFT JOIN和RIGHT JOIN等连接类型,MySQL会根据连接条件上的过滤条件来估算返回结果的行数。
例如,如果我们有一个名为“users”的数据表和一个名为“orders”的数据表,其中“orders”表包含10000行记录,我们执行以下查询:
SELECT * FROM users INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id;
MySQL会首先根据连接条件找到两个表中相匹配的记录,并返回这些记录的行数作为rows值。在这种情况下,该值通常小于两个表的总行数之和。
当我们在查询语句中使用索引时,MySQL可以通过索引统计信息来估算需要扫描的行数。例如,如果我们有一个名为“users
”的数据表,并在其中创建了一个名为“idx_age”的索引,我们执行以下查询:
SELECT * FROM users WHERE age > 18;
MySQL会使用“idx_age”索引来查找符合条件的记录。它可以根据该索引中存储的统计信息来估算需要扫描的行数。
当我们在查询语句中使用聚合函数时,MySQL会根据GROUP BY子句或DISTINCT关键字来计算rows值。例如,如果我们有一个名为“users”的数据表,并执行以下查询:
SELECT COUNT(DISTINCT age) FROM users;
MySQL会根据DISTINCT关键字统计出表中不同年龄的数量,并将其返回作为rows值。
当我们在查询语句中使用子查询时,MySQL会首先计算子查询语句的rows值,然后将其作为父查询的输入。例如,如果我们有一个名为“orders”的数据表和一个名为“users”的数据表,其中“orders”表包含10000行记录,我们执行以下查询:
SELECT * FROM orders WHERE user_id IN (SELECT id FROM users WHERE age > 18);
MySQL会首先执行子查询,找到所有年龄大于18岁的用户ID,然后将这些ID与“orders”表中的user_id列进行匹配。MySQL将使用子查询的rows值来计算父查询的rows值。
总之,MySQL中EXPLAIN执行结果中的rows值是根据查询执行计划估算的结果,这些估算值基于表的统计信息、查询语句和数据表特性等多种因素。虽然rows值只是一个估算值,但它可以帮助我们优化查询语句,减少查询的执行时间。如果需要进一步了解MySQL中的查询优化,请参考MySQL官方文档。
数据库知识对于数据分析工作至关重要,其中 SQL 更是数据获取与处理的关键技能。如果你想进一步提升自己在数据分析领域的能力,学会灵活运用 SQL 进行数据挖掘与分析,那么强烈推荐你学习《SQL 数据分析极简入门》
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3412?targetId=5695&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28