為什麼「explain」顯示的行數與「count()」不同?
「explain」和「count()」之間的差異:揭示真實的行數
在SQL 查詢領域, 「explain 」語句報告的行與實際count() 值之間的差異常常會讓開發人員感到困惑。為了解開這個謎團,讓我們深入研究「explain」函數的細微差別。
「explain」語句提供了有關查詢執行計劃的寶貴見解。它顯示優化器估計查詢需要處理的行數。但是,此估計有時可能會與真實計數有很大偏差,如提供的程式碼所示:
mysql> select count(*) from table where relation_title='xxxxxxxxx'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1291958 | +----------+ mysql> explain select * from table where relation_title='xxxxxxxxx'; +----+-------------+---------+- | id | select_type | rows | +----+-------------+---------+- | 1 | SIMPLE | 1274785 | +----+-------------+---------+-
這種差異源於最佳化器演算法的預測性質。 「explain」根據儲存的有關表格的統計資訊提供近似猜測。雖然此估計通常是準確的,但它可能會因各種原因而出錯,例如過時的統計資料或複雜的查詢模式。
在這種情況下,「解釋」提供的估計值低於真實計數。這是因為優化器低估了謂詞「relation_title='xxxxxxxxx'」的匹配行數。因此,估計會錯過一些滿足條件的行。
要獲得精確的計數,僅依靠「解釋」可能會產生誤導。相反,「count()」函數提供了符合指定條件的準確且可靠的行計數。透過利用“count()”,開發人員可以確定查詢選擇的確切行數。
要注意的是,「explain」仍然是最佳化查詢效能的強大工具。透過了解其限制並在必要時以「count()」補充,開發人員可以有效地排除故障並提高 SQL 查詢的效率。
以上是為什麼「explain」顯示的行數與「count()」不同?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
