JSON格式执行计划（6）—mysql执行计划（五十二)
前面我们说了extra，这个主要显示额外的信息，比如如果没有填写表，会显示no table，用了索引会显示using index，全表扫描或者回表，则会显示using where，如果mysql优化器转内部查询，还会吧内部查询选择的策略显示出来，比如内部连接临时表去重复值查询，比如松散查询，比如原则的方法，循环查询。
如果我们在explain中加个 format=JSON会发生什么呢？这时候我们可以获取到json数据，
mysql> EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key2 WHERE s1.common_field = 'a'\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: {
"query_block": {
"select_id": 1, # 整个select只有一个id的意思
"cost_info": {
"query_cost": "3197.16" # 整个查询成本预计为3197.16
},
"nested_loop": [ # 几个表之间采用嵌套循环连接查询
# 以下是参与嵌套循环连接算法的各个表的信息
{
"table": {
"table_name": "s1", # s1表是驱动表
"access_type": "ALL", # 访问方法为ALL，意味着使用全表扫描访问
"possible_keys": [ # 可能使用的索引
"idx_key1"
],
"rows_examined_per_scan": 9688, # 查询一次s1表大致需要扫描9688条记录
"rows_produced_per_join": 968, # 驱动表s1的扇出是968
"filtered": "10.00", # condition filtering代表的百分比
"cost_info": {
"read_cost": "1840.84", # 稍后解释
"eval_cost": "193.76", # 稍后解释
"prefix_cost": "2034.60", # 单次查询s1表总共的成本
"data_read_per_join": "1M" # 读取的数据量
},
"used_columns": [ # 执行查询中涉及到的列
"id",
"key1",
"key2",
"key3",
"key_part1",
"key_part2",
"key_part3",
"common_field"
],
# 对s1表访问时针对单表查询的条件
"attached_condition": "((`xiaohaizi`.`s1`.`common_field` = 'a') and (`xiaohaizi`.`s1`.`key1` is not null))"
}
},
{
"table": {
"table_name": "s2", # s2表是被驱动表
"access_type": "ref", # 访问方法为ref，意味着使用索引等值匹配的方式访问
"possible_keys": [ # 可能使用的索引
"idx_key2"
],
"key": "idx_key2", # 实际使用的索引
"used_key_parts": [ # 使用到的索引列
"key2"
],
"key_length": "5", # key_len
"ref": [ # 与key2列进行等值匹配的对象
"xiaohaizi.s1.key1"
],
"rows_examined_per_scan": 1, # 查询一次s2表大致需要扫描1条记录
"rows_produced_per_join": 968, # 被驱动表s2的扇出是968（由于后边没有多余的表进行连接，所以这个值也没啥用）
"filtered": "100.00", # condition filtering代表的百分比
# s2表使用索引进行查询的搜索条件
"index_condition": "(`xiaohaizi`.`s1`.`key1` = `xiaohaizi`.`s2`.`key2`)",
"cost_info": {
"read_cost": "968.80", # 稍后解释
"eval_cost": "193.76", # 稍后解释
"prefix_cost": "3197.16", # 单词查询s1，多次查询s2总共的成本
"data_read_per_join": "1M" # 读取的数据量
},
"used_columns": [ # 执行查询中涉及到的列
"id",
"key1",
"key2",
"key3",
"key_part1",
"key_part2",
"key_part3",
"common_field"
]
}
}
]
}
}
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