深入Mysql：嵌套循环算法，explain分析sql句法

深入Mysql

在学习sql，使用sql后，有时候不理解sql代码为什么这样写？如果能了解sql代码的运行，就能够深入理解了。

8.2.1.7 Nested-Loop Join Algorithms 嵌套循环连接算法

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/nested-loop-joins.html

简单的NLJ算法

读取行，在一个循环内，从第一个表每次读一行x，并传递x到内部嵌套的循环（被join的下一个表格的处理）。

这个过程被重复多次，每次处理一个被join的表格。

⚠️本质就是嵌套循环，一个表一个循环。层层嵌套。

例子：3个表关联。所以嵌套3层。

Table   Join Type
t1      range
t2      ref
t3      ALL

for each row in t1 matching range {
  for each row in t2 matching reference key {
    for each row in t3 {
      if row satisfies join conditions, send to client
    }
  }
}

Block Nested-Loop Join Algorithm

优化的算法。

8.8.2 EXPLAIN Output Format

explain声明提供了MYsql如何执行一个声明的详细信息。

比如select声明，explain会返回：每个表一行信息。

Mysql使用nested-loop join方法来处理所有的join连接。因此，mysql会从第一个表读一行数据，然后在第二个表找到一个匹配的行数据，在然后去往第三个表。。。当所有的表都被处理，Mysql会输出被选择的列，然后返回到上一个表，寻找更多的匹配行。

⚠️上面的过程，就是嵌套循环处理的过程。

explain 输出列的解释：

下面的图，显示了explain声明中常用的输出列的信息：

  • id, 　　　　 查询中select声明的序列号。
  • select_type: select类型
  • estimate:    被检测的row的数量估值。
  • filtered:       Percentage of rows filtered by table condition, 通过筛选条件，被检索的行的百分比。
  • extra: 　　   额外的信息。

 

explain用JSON格式来描述：

  • id列，在json中是select_id属性

每一个输出列都提供了一个表格的信息。简单的说明见：Table 8.1, “EXPLAIN Output Columns”

详细解释

select_type:

key: 

key/index，Mysql实际决定使用的。

ref:

尚未理解。

rows:

Mysql估计执行查询时会被检测的行的数量。使用InnoDB引擎，这是一个估计值。

filtered：

由表的筛选条件而被检索的row的数量占表格所有行的比例。

最大值是100,表示没有进行筛选。

possible_keys:

搜索时，可能使用的索引。

keys:

搜索时，决定使用的索引。

EXPLAIN Join Types

system: 表格只有一行(系统相关？)

const: (没理解)

all: 全表扫描

index: 全索引扫描。

index_merge:  合并索引。例子：

# popluation和area两个字段都创建了索引
# 所以，下面的查询语句，就没有全表扫描，而是对每个字段执行索引扫描
select name, population, area from world
where population > 25000000 or area > 3000000

range: 只有在给定范围内的row会被检索，使用一个index来搜索这些rows。（没遇到实际例子）

语句分析案例：

问题：185. 部门工资前三高的所有员工

部分解答；

select 
    name,
    Salary
from Employee e1
where 3 > (
    select count(distinct Salary) from Employee e2
    where e2.Salary > e1.Salary
    and e1.departmentid = e2.departmentid
)
order by e1.departmentid , Salary desc

使用explain分析

  • 本select声明带一个dependent subquery。⚠️没有使用join。没有使用index.
  • 子查询创建了一个临时表。
  • 2个全表扫描。

首先，Mysql通过依赖的子查询，建立一个attached_subqueries函数，

然后，主表的每行数据作为函数参数，函数返回一个结果。

最后，直到主表所有行被执行完成，返回的结果集合被排序order。

Visual Explain Plan

https://dev.mysql.com/doc/workbench/en/wb-performance-explain.html

标准框--红色：全表扫描（花费极高），全索引扫描（花费高）

圆脚框--group/sort，分组或排序

钻石框--joins

Framed boxes(有外框)--子查询。

Join type连接类型：

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html#explain-join-types

名字 颜色 视图上的文本 解释（资源消耗）
system blue Single row: system constant Very low cost
CONST Blue Single row: constant Very low cost
       
ref green Non-Unique Key Lookup 中低，行多消耗就多
       

 

 

 

 

力扣550例子

Create table If Not Exists Activity (player_id int, device_id int, event_date date, games_played int)
Truncate table Activity
insert into Activity (player_id, device_id, event_date, games_played) values ('1', '2', '2016-03-01', '5')
insert into Activity (player_id, device_id, event_date, games_played) values ('1', '2', '2016-03-02', '6')
insert into Activity (player_id, device_id, event_date, games_played) values ('2', '3', '2017-06-25', '1')
insert into Activity (player_id, device_id, event_date, games_played) values ('3', '1', '2016-03-02', '0')
insert into Activity (player_id, device_id, event_date, games_played) values ('3', '4', '2018-07-03', '5')

编写一个 SQL 查询，报告在首次登录的第二天再次登录的玩家的分数，四舍五入到小数点后两位。换句话说，您需要计算从首次登录日期开始至少连续两天登录的玩家的数量，然后除以玩家总数。

解答答案：

select round(cast(count(1)/@total_user as decimal(3,2)), 2)as fraction  from activity a1
inner join (
    select player_id, min(event_date) as first_day  from activity
    group by player_id) t1
on t1.player_id = a1.player_id
and t1.first_day = date_sub(a1.event_date, interval 1 day),
(select @total_user :=count(distinct player_id) from activity) t2

图：

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原文地址：https://www.cnblogs.com/chentianwei/p/12175457.html