MySQL実行プランの説明とインデックスデータ構造の推論

mysql チュートリアルこのコラムでは、実行計画の説明とインデックス データ構造を紹介します

準備work

まず、データベース テーブル、デモンストレーション用の MySQL テーブル、およびテーブル作成ステートメントを構築します。

CREATE TABLE `emp` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',  `empno` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '雇员工号',  `ename` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '雇员姓名',  `job` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '工作',  `mgr` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '经理的工号',  `hiredate` date DEFAULT NULL COMMENT '雇用日期',  `sal` double DEFAULT NULL COMMENT '工资',  `comm` double DEFAULT NULL COMMENT '津贴',  `deptno` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '所属部门号',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='雇员表';CREATE TABLE `dept` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',  `deptno` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '部门号',  `dname` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称',  `loc` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '地址',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='部门表';CREATE TABLE `salgrade` (  `id` int(11) NOT NULL COMMENT '主键',  `grade` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '等级',  `lowsal` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '最低工资',  `hisal` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '最高工资',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='工资等级表';CREATE TABLE `bonus` (  `id` int(11) NOT NULL COMMENT '主键',  `ename` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '雇员姓名',  `job` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '工作',  `sal` double DEFAULT NULL COMMENT '工资',  `comm` double DEFAULT NULL COMMENT '津贴',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='奖金表';复制代码

その後の実行計画、クエリの最適化、インデックスの最適化、その他のナレッジ ドリルは次のとおりです。上記の表に基づいて動作します。

MySQL 実行計画

SQL チューニングを実行するには、チューニング対象の SQL ステートメントがどのように実行されるかを理解し、高速化するために SQL ステートメントの具体的な実行プロセスを確認する必要があります。 SQL ステートメントの実行効率。

explain SQL ステートメントを使用すると、SQL クエリ ステートメントを実行するオプティマイザをシミュレートし、MySQL が SQL ステートメントをどのように処理するかを知ることができます。

説明については、公式Webサイトの紹介文をご覧ください。

説明の出力形式

mysql> explain select * from emp;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+|  1 | SIMPLE      | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+复制代码

フィールド id、select_type およびその他のフィールドの説明:

##tableテーブル出力行の場合 (行のテーブル名を出力)partitions一致するパーティション (一致するパーティション)type 結合タイプpossible_keys選択可能なインデックス (可能なインデックス選択) key実際に選択されたインデックスkey_len選択されたキーの長さ (選択されたキーの長さ)refインデックスと比較された列 (インデックスと比較された列)rows行数の推定検査対象filteredテーブル条件によってフィルタリングされた行の割合 (テーブル条件によってフィルタリングされた行の割合)extra ＃＃＃＃＃＃追加情報＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃

id

select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序。

id号分为三类：

• 如果id相同，那么执行顺序从上到下

mysql> explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.lowsal and sg.hisal;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                              |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | e     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | NULL                                               |
|  1 | SIMPLE      | d     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  1 | SIMPLE      | sg    | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+复制代码

这个查询，用explain执行一下，id序号都是1，那么MySQL的执行顺序就是从上到下执行的。

• 如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

mysql> explain select * from emp e where e.deptno in (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALEDept');
+----+--------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+| id | select_type  | table       | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                              |
+----+--------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+|  1 | SIMPLE       | <subquery2> | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |   100.00 | NULL                                               |
|  1 | SIMPLE       | e           | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    2 |    50.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  2 | MATERIALIZED | d           | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |   100.00 | Using where                                        |
+----+--------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+复制代码</subquery2>

这个例子的执行顺序是先执行id为2的，然后执行id为1的。

• id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

还是上面那个例子，先执行id为2的，然后按顺序从上往下执行id为1的。

select_type

主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询。

列	意味
id	SELECT識別子)
select_type	SELECT タイプ（SELECT タイプ）

select_type Value	JSON Name	Meaning
SIMPLE	None	Simple SELECT (not using UNION or subqueries)
PRIMARY	None	Outermost SELECT
UNION	None	Second or later SELECT statement in a UNION
DEPENDENT UNION	dependent (true)	Second or later SELECT statement in a UNION, dependent on outer query
UNION RESULT	union_result	Result of a UNION.
SUBQUERY	None	First SELECT in subquery
DEPENDENT SUBQUERY	dependent (true)	First SELECT in subquery, dependent on outer query
DERIVED	None	Derived table
MATERIALIZED	materialized_from_subquery	Materialized subquery
UNCACHEABLE SUBQUERY	cacheable (false)	A subquery for which the result cannot be cached and must be re-evaluated for each row of the outer query
UNCACHEABLE UNION	cacheable (false)	The second or later select in a UNION that belongs to an uncacheable subquery (see UNCACHEABLE SUBQUERY)

• SIMPLE 简单的查询，不包含子查询和union

mysql> explain select * from emp;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+|  1 | SIMPLE      | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    3 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+复制代码

• primary 查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary
• union 若第二个select出现在union之后，则被标记为union

mysql> explain select * from emp where deptno = 1001 union select * from emp where sal  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+复制代码

这条语句的select_type包含了primary和union

• dependent union 跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响
• union result 从union表获取结果的select
• dependent subquery subquery的子查询要受到外部表查询的影响

mysql> explain select * from emp e where e.empno  in ( select empno from emp where deptno = 1001 union select empno from emp where sal  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Using temporary |
+----+--------------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+复制代码

这条SQL执行包含了PRIMARY、DEPENDENT SUBQUERY、DEPENDENT UNION和UNION RESULT

• subquery 在select或者where列表中包含子查询

举例：

mysql> explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | PRIMARY     | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |    33.33 | Using where |
|  2 | SUBQUERY    | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |   100.00 | NULL        |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+复制代码

• DERIVED from子句中出现的子查询，也叫做派生表
• MATERIALIZED Materialized subquery？
• UNCACHEABLE SUBQUERY 表示使用子查询的结果不能被缓存

例如：

mysql> explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size);
+----+----------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type          | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+----------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | PRIMARY              | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |   100.00 | Using where |
|  2 | UNCACHEABLE SUBQUERY | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 |    25.00 | Using where |
+----+----------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+复制代码

• uncacheable union 表示union的查询结果不能被缓存

table

对应行正在访问哪一个表，表名或者别名，可能是临时表或者union合并结果集。

1. 如果是具体的表名，则表明从实际的物理表中获取数据，当然也可以是表的别名
2. 表名是derivedN的形式，表示使用了id为N的查询产生的衍生表
3. 当有union result的时候，表名是union n1,n2等的形式，n1,n2表示参与union的id

type

type显示的是访问类型，访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据，最容易想到的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下。

访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref

• all 全表扫描，一般情况下出现这样的sql语句而且数据量比较大的话那么就需要进行优化

通常，可以通过添加索引来避免ALL

• index 全索引扫描这个比all的效率要好，主要有两种情况：
  • 一种是当前的查询时覆盖索引，即我们需要的数据在索引中就可以索取
  • 一是使用了索引进行排序，这样就避免数据的重排序
• range 表示利用索引查询的时候限制了范围，在指定范围内进行查询，这样避免了index的全索引扫描，适用的操作符： =, , >, >=,

官网上举例如下：

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column = 10;

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column BETWEEN 10 and 20;

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_column IN (10,20,30);

SELECT * FROM tbl_name WHERE key_part1 = 10 AND key_part2 IN (10,20,30);

• index_subquery 利用索引来关联子查询，不再扫描全表

value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)

• unique_subquery 该连接类型类似与index_subquery，使用的是唯一索引

value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)

• index_merge 在查询过程中需要多个索引组合使用
• ref_or_null 对于某个字段既需要关联条件，也需要null值的情况下，查询优化器会选择这种访问方式

SELECT * FROM ref_table

WHERE key_column=expr OR key_column IS NULL;

• fulltext 使用FULLTEXT索引执行join
• ref 使用了非唯一性索引进行数据的查找

SELECT * FROM ref_table WHERE key_column=expr;

SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column;

SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;

• eq_ref 使用唯一性索引进行数据查找

SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column;

SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column_part1=other_table.column AND ref_table.key_column_part2=1;

• const 这个表至多有一个匹配行

SELECT * FROM tbl_name WHERE primary_key=1;

SELECT * FROM tbl_name WHERE primary_key_part1=1 AND primary_key_part2=2;

例如：

mysql> explain select * from emp where id = 1;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+|  1 | SIMPLE      | emp   | NULL       | const | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+复制代码

• system 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现

possible_keys

显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

key

实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引，查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠

key_len

表示索引中使用的字节数，可以通过key_len计算查询中使用的索引长度，在不损失精度的情况下长度越短越好

ref

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

rows

根据表的统计信息及索引使用情况，大致估算出找出所需记录需要读取的行数，此参数很重要，直接反应的sql找了多少数据，在完成目的的情况下越少越好

extra

包含额外的信息

• using filesort 说明mysql无法利用索引进行排序，只能利用排序算法进行排序，会消耗额外的位置
• using temporary 建立临时表来保存中间结果，查询完成之后把临时表删除
• using index 这个表示当前的查询是覆盖索引的，直接从索引中读取数据，而不用访问数据表。如果同时出现using where 表明索引被用来执行索引键值的查找，如果没有，表示索引被用来读取数据，而不是真的查找
• using where 使用where进行条件过滤
• using join buffer 使用连接缓存
• impossible where where语句的结果总是false

MySQL索引基本知识

想要了解索引的优化方式，必须要对索引的底层原理有所了解。

索引的优点

1. 大大减少了服务器需要扫描的数据量
2. 帮助服务器避免排序和临时表
3. 将随机io变成顺序io（提升效率）

索引的用处

1. 快速查找匹配WHERE子句的行
2. 从consideration中消除行,如果可以在多个索引之间进行选择，mysql通常会使用找到最少行的索引
3. 如果表具有多列索引，则优化器可以使用索引的任何最左前缀来查找行
4. 当有表连接的时候，从其他表检索行数据
5. 查找特定索引列的min或max值
6. 如果排序或分组时在可用索引的最左前缀上完成的，则对表进行排序和分组
7. 在某些情况下，可以优化查询以检索值而无需查询数据行

MySQL実行プランの説明とインデックスデータ構造の推論

MySQL索引数据结构推演

索引用于快速查找具有特定列值的行。

如果没有索引，MySQL必须从第一行开始，然后通读整个表以找到相关的行。

表越大花费的时间越多，如果表中有相关列的索引，MySQL可以快速确定要在数据文件中间查找的位置，而不必查看所有数据。这比顺序读取每一行要快得多。

既然MySQL索引能帮助我们快速查询到数据，那么它的底层是怎么存储数据的呢？

几种可能的存储结构

hash

hash表的索引格式

データをハッシュ テーブルに保存するデメリット:

1. ハッシュ ストレージを使用する場合、すべてのデータ ファイルをメモリに追加する必要があるため、より多くのメモリを消費しますspace
2. すべてのクエリが同等のクエリである場合、ハッシュ化は確かに非常に高速ですが、実際の作業環境では、同等のクエリではなく範囲検索データが多くなります。この場合、ハッシュは適切ではありません

実際、MySQL ストレージ エンジンが memory の場合、インデックス データ構造はハッシュ テーブルを使用します。

バイナリ ツリー

バイナリ ツリーの構造は次のとおりです。

バイナリ ツリーは、ツリーの深さによるデータ損失 チルトでツリーの深さが深すぎると、IO 時間が増加し、データ読み取りの効率に影響します。

AVL ツリー 回転する必要があります。凡例を参照してください:

赤黒ツリー回転以外の操作 色変更関数 (回転を減らすため)、挿入速度は速いですが、クエリ効率が失われます。

バイナリ ツリー 、AVL ツリー 、赤黒ツリー はすべて深度によって引き起こされます。ツリーが深すぎるとIO回数が増加し、データの読み込み効率に影響します。

B ツリーを見てみましょう

B ツリーの特徴:

すべてのキー値はツリー全体に分散されます
• 検索は非リーフ ノードで終了する場合があり、キーワードの完全なセット内で検索が実行されます。パフォーマンスは二分検索に近いです。
• 各ノードには最大 m 個のサブツリーがあります
• ルート ノードには少なくとも 2 つのサブツリーがあります。 ツリー
• ブランチ ノードには少なくとも m/2 のサブツリーがあります (ルート ノードとリーフ ノードを除くすべてのブランチ ノード)
• すべてのリーフ ノードは同じレベルにあり、各ノードは最大 m -1 個のキーを持つことができ、昇順に配置されます。

凡例の説明:

各ノードは 1 つのディスク ブロックを占有します。ノード上には 2 つの昇順キーと、サブツリーのルート ノードへの 3 つのポインターがあります。ポインターには、子ノードが配置されているディスク ブロックのアドレスが格納されます。

2 つのキーワードで区切られた 3 つの範囲は、3 つのポインタが指すサブツリーのデータの範囲に対応します。

ルート ノードを例にとると、キーワードは 16 と 34 です。P1 ポインタが指すサブツリーのデータ範囲は 16 未満で、P2 ポインタが指すサブツリーのデータ範囲は 16 です。 ~34、および P3 ポインタが指すデータ範囲 サブツリーのデータ範囲が 34 より大きい。

キーワード検索プロセス:

1. ルート ノードに基づいてディスク ブロック 1 を見つけ、メモリに読み込みます。 [ディスク I/O 操作 1 回目]

2. 区間 (16,34) のキーワード 28 を比較し、ディスク ブロック 1 のポインタ P2 を見つけます。

3. P2 ポインタに従ってディスク ブロック 3 を見つけ、メモリに読み取ります。 [ディスク I/O 操作 2 回目]

4. 区間 (25,31) のキーワード 28 を比較し、ディスク ブロック 3 のポインタ P2 を見つけます。

5. P2 ポインタに従ってディスク ブロック 8 を見つけ、それをメモリに読み取ります。 [ディスク I/O 操作 3 回目]

6. ディスク ブロック 8 のキーワード リストでキーワード 28 を見つけます。

これから、B ツリー ストレージの欠点がわかります:

各ノードにはキーがあり、データも含まれており、各ページのストレージ スペースは限られています。データが比較的大きい場合、各ノードに保存されるキーの数が少なくなります。
• 保存されるデータの量が多い場合、深さが大きくなり、ディスク IO 回数が増加します。
• ##MySQL インデックスのデータ構造とは何ですか?

公式 Web サイト: ほとんどの MySQL インデックス (PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX、 FULLTEXT) は B ツリー

に保存されます。誤解しないでください。実際、MySQL インデックスのストレージ構造は

B ツリー

です。上記の分析後、 B ツリー は不適切であることを知ってください。

mysql インデックス データ構造---B ツリー

B ツリーは BTree に基づく最適化であり、次の変更が加えられています:

1. それぞれB ツリーのノードには、より多くのノードを含めることができます。これには 2 つの理由があります。1 つ目は、ツリーの高さを減らすためです。2 つ目は、データ範囲を複数の間隔に変更するためです。多いほど、データの取得が速くなります。 。

2. 非リーフ ノードはキーを保存し、リーフ ノードはキーとデータを保存します。

3. リーフ ノードの 2 つのポインターが (ディスクの先読み特性に合わせて) 相互に接続されており、シーケンシャル クエリのパフォーマンスが高くなります。

B ツリー ストレージ検索図:

注意：

在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。

因此可以对 B+Tree 进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。

由于B+树叶子结点只存放data，根节点只存放key，那么我们计算一下，即使只有3层B+树，也能制成千万级别的数据。

你得知道的技（zhuang）术（b）名词

假设有这样一个表如下，其中id是主键：

mysql> select * from stu;
+------+---------+------+| id   | name    | age  |
+------+---------+------+|    1 | Jack Ma |   18 |
|    2 | Pony    |   19 |
+------+---------+------+复制代码

回表

我们对普通列建普通索引，这时候我们来查：

select * from stu where name='Pony';复制代码

由于name建了索引，查询时先找name的B+树，找到主键id后，再找主键id的B+树，从而找到整行记录。

这个最终会回到主键上来查找B+树，这个就是回表。

覆盖索引

如果是这个查询：

mysql> select id from stu where name='Pony';复制代码

就没有回表了，因为直接找到主键id，返回就完了，不需要再找其他的了。

没有回表就叫覆盖索引。

最左匹配

再来以name和age两个字段建组合索引(name, age)，然后有这样一个查询：

select * from stu where name=? and age=?复制代码

这时按照组合索引(name, age)查询，先匹配name，再匹配age，如果查询变成这样：

select * from stu where age=?复制代码

直接不按name查了，此时索引不会生效，也就是不会按照索引查询---这就是最左匹配原则。

加入我就要按age查，还要有索引来优化呢？可以这样做：

• （推荐）把组合索引(name, age)换个顺序，建(age, name)索引
• 或者直接把age字段单独建个索引

索引下推

可能也叫谓词下推。。。

select t1.name,t2.name from t1 join t2 on t1.id=t2.id复制代码

t1有10条记录，t2有20条记录。

我们猜想一下，这个要么按这个方式执行：

先t1,t2按id合并（合并后20条），然后再查t1.name,t2.name

或者：

先把t1.name,t2.name找出来，再按照id关联

如果不使用索引条件下推优化的话，MySQL只能根据索引查询出t1,t2合并后的所有行，然后再依次比较是否符合全部条件。

当使用了索引条件下推优化技术后，可以通过索引中存储的数据判断当前索引对应的数据是否符合条件，只有符合条件的数据才将整行数据查询出来。

小结

1. Explain 为了知道优化SQL语句的执行，需要查看SQL语句的具体执行过程，以加快SQL语句的执行效率。
2. 索引优点及用处。
3. 索引采用的数据结构是B+树。
4. 回表，覆盖索引，最左匹配和索引下推。

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以上がMySQL実行プランの説明とインデックスデータ構造の推論の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。