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I/O成本:将数据从磁盘读到内存的成本。
CPU成本 :数据读到内存后过滤、排序得到满足条件数据的成本。
总成本 =I/O成本+CPU成本
注意:对于InnoDB存储引擎来说,页是磁盘和内存之间交互的基本单位,MySQL规定读取一个页 面花费的成本默认是1.0,读取以及检测一条记录是否符合搜索条件的成本默认是0.2。 1.0、0.2这些数字称之为成本常数,这两个成本常数我们最常用到,当然还有其他的成本常数。
1. 开启trace工具来一查究竟,开启trace工具会影响mysql性能,所以只能临时分析sql使用,用完之后立即关闭,具体方法参考:Mysql索引优化实战一_季风泯灭的季节的博客-CSDN博客
2. 使用explain查看,在explain后面加上 format=json 即可。
explain format=json SELECT * from test5
1. 使用二级索引的成本
如果是范围查询则算一次IO,因为它属于顺序IO。如果是精准查询则有几个就是几次IO,因为它是随机IO.顺序IO的效率大概是随机IO的40-400倍。如 in(1,3)就是两次IO。二级索引的成本如下:
I/O成本=待查找总页数(IO次数)*1.0
2. 回表的代价
mysql需先计算出要回表的记录数,如果总记录数小于10页,则精准计算,如果大于10页,则以前10页的平均记录数X页数(页数从父节点的关键字数统计得出)进行估算。
I/O成本=待回表总记录数*1.0
多表连接的成本与两表连接类似,只是后一个表以前面的sql查询结果为扇出去查询,其查询性能消耗为 x+ny+nz....,x、y、z为各表查询成本,n为扇出数。同时,mysql在sql分析阶段付出的成本是n!。因此,它的表越多性能越差。
where 和on 的区别
1. 执行时间不同,on先执行从各个表中过滤数据后进行关联,再使用where对结果进行进一步过滤。
2. on只对被驱动表有效。
3.
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