keyaccess

点击上方 IT牧场 ，选择 置顶或者星标 技术干货每日送达！ EXPLAIN作为MySQL的性能分析神器，读懂其结果是很有必要的，然而我在各种搜索引擎上竟然找不到特别完整的解读。都是只有重点，没有细节（例如type的取值不全、Extra缺乏完整的介绍等）。 所以，我肝了将近一个星期，整理了一下。这应该是全网最全面、最细致的EXPLAIN解读文章了，下面是全文。 文章比较长，建议收藏。 TIPS 本文基于MySQL 8.0编写，理论支持MySQL 5.0及更高版本。 EXPLAIN使用 explain可用来分析SQL的执行计划。格式如下： {EXPLAIN | DESCRIBE | DESC} tbl_name [col_name | wild] {EXPLAIN | DESCRIBE | DESC} [explain_type] {explainable_stmt | FOR CONNECTION connection_id} {EXPLAIN | DESCRIBE | DESC} ANALYZE select_statement explain_type: { FORMAT = format_name } format_name: { TRADITIONAL | JSON | TREE } explainable_stmt: { SELECT statement | TABLE

MySQL 8.0新增特性 use_invisible_indexes：是否使用不可见索引，MySQL 8.0新增可以创建invisible索引，这一开关控制优化器是否使用invisible索引，on表示考虑使用。 MySQL 5.7新增 derived_merge：派生表合并，类似Oracle的视图合并，当派生SQL中存在以下操作是无法展开UNION 、GROUP 、DISTINCT、LIMIT及聚合操作 duplicateweedout：是否使用使用临时表对semi-join产生的结果集去重 condition_fanout_filter：cost模型在jion 代价计算时考虑condition,是否还要还要考虑condition上的filter，如果是on表示考虑 MySQL 5.6 新增 mrr和mrr_cost_based：针对多列索引，也叫组合索引来做基本扫描，然后对匹配的记录按照主键排序，这样按照有序的主键顺序从磁盘上扫描需要的全部记录。根本功能是把对磁盘的随机扫描转化为顺序扫描。 batched_key_access：对于多表join语句，当MySQL使用索引访问第二个join表的时候，使用一个join buffer来收集第一个操作对象生成的相关列值。BKA构建好key后，批量传给引擎层做索引查找。key是通过MRR接口提交给引擎的. 这样，MRR使得查询更有效率。

Join 并行 Join 并行 1. 多表join介绍 2. 多表Join的方式 不使用Join buffer 使用Join buffer 3. Join执行流程（老执行器） 1. 多表 join 介绍 JOIN 子句用于根据两个或多个表之间的相关列来组合它们。 例如： Orders ： OrderID CustomerID OrderDate 10308 2 1996-09-18 10309 37 1996-09-19 10310 77 1996-09-20 Customers ： CustomerID CustomerName ContactName Country 1 Alfreds Futterkiste Maria Anders Germany 2 Ana Trujillo Emparedados y helados Ana Trujillo Mexico 3 Antonio Moreno Taquería Antonio Moreno Mexico SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate FROM Orders INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID=Customers.CustomerID; OrderID CustomerName

原文来自 https://blog.csdn.net/qq_27529917/article/details/87904179 先构建本篇博客的案列演示表： create table a ( a1 int primary key , a2 int , index ( a2 ) ) ; --双字段都有索引 create table c ( c1 int primary key , c2 int , index ( c2 ) , c3 int ) ; --双字段都有索引 create table b ( b1 int primary key , b2 int ) ; --有主键索引 create table d ( d1 int , d2 int ) ; --没有索引 insert into a values ( 1 , 1 ) , ( 2 , 2 ) , ( 3 , 3 ) , ( 4 , 4 ) , ( 5 , 5 ) , ( 6 , 6 ) , ( 7 , 7 ) , ( 8 , 8 ) , ( 9 , 9 ) , ( 10 , 10 ) ; insert into b values ( 1 , 1 ) , ( 2 , 2 ) , ( 3 , 3 ) , ( 4 , 4 ) , ( 5 , 5 ) , ( 6 , 6 ) , ( 7 , 7 ) , ( 8 , 8 ) , ( 9

Explain简介 本文主要讲述如何通过 explain 命令获取 select 语句的执行计划，通过 explain 我们可以知道以下信息：表的读取顺序，数据读取操作的类型，哪些索引可以使用，哪些索引实际使用了，表之间的引用，每张表有多少行被优化器查询等信息。 下面是使用 explain 的例子： 在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（ 如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中 ）。 mysql> explain select * from actor; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | actor | ALL |

摘要： 在数据库查询中,往往会需要查询多个表的数据,比如查询会员信息同时查询关于这个会员的订单信息,如果分语句查询的话,效率会很低,就需要用到join关键字来连表查询了。 Join并行 Join并行1. 多表join介绍2. 多表Join的方式不使用Join buffer使用Join buffer3. Join执行流程（老执行器） 1. 多表join介绍 JOIN子句用于根据两个或多个表之间的相关列来组合它们。 例如： Orders： Customers： SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate FROM Orders INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID=Customers.CustomerID; 2. 多表Join的方式 Hash join使用新执行器实现，在这里不做讨论 MySQL支持的都是Nested-Loop Join，以及它的变种。 不使用Join buffer a) Simple Nested-Loop 对r表的每一行，完整扫描s表，根据r[i]-s[i]组成的行去判断是否满足条件，并返回满足条件的结果给客户端。 mysql> show create table t1; +-------+------------------------

JOIN主要使用 Index Nested-Loop Join 和 Block Nested-Loop Join 算法实现 Index Nested-Loop Join 如果 join on 相关的字段存在索引就使用 Index Nested-Loop Join 算法来进行关联 如下sql语句的执行过程： select * from t1 join t2 on (t1.a=t2.a); 对驱动表 t1 做了全表扫描，这个过程需要扫描 100 行; 而对于每一行 R，根据 a 字段去表 t2 查找，走的是树搜索过程。由于我们构造的数据 都是一一对应的，因此每次的搜索过程都只扫描一行，也是总共扫描 100 行; 所以，整个执行流程，总扫描行数是 200。 假设不使用 join，那我们就只能用单表查询。我们看看上面这条语句的需求，用单表查询 怎么实现。 执行select * from t1，查出表 t1 的所有数据，这里有 100 行; 循环遍历这 100 行数据: 从每一行 R 取出字段 a 的值 $R.a; 执行select * from t2 where a=$R.a; 把返回的结果和 R 构成结果集的一行。 可以看到，在这个查询过程，也是扫描了 200 行，但是总共执行了 101 条语句，比直接 join 多了 100 次交互。除此之外，客户端还要自己拼接 SQL 语句和结果

接入virtual node 在容器服务的应用目录里找到“ack-virtual-node” 在提供的env中填入合适的值，然后安装即可： Key 说明 ALIYUN_CLUSTERID 集群ID（会自动填入） ALIYUN_RESOURCEGROUP_ID 资源组ID（可以留空） ECI_REGION 地域ID（会自动填入） ECI_VSWITCH 虚拟交换机ID（ECI Pod会挂在这个虚拟交换机下面） ECI_SECURITY_GROUP 安全组ID（ECI Pod会挂在这个安全组下面） ECI_ACCESS_KEY Access Key（virtual node用来操作ECI的凭证） ECI_SECRET_KEY Secret Key（virtual node用来操作ECI的凭证） 在纳管集群中，自有资源上的Pod和virtual node创建出来的ECI Pod默认并不互通 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4397122/blog/3273852