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第 53 期：EXPLAIN 中最直观的 rows

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发布于 2025-03-21 03:53:27

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代码可运行

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作者：杨涛涛，爱可生技术专家。

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MySQL 和大多数关系型数据库一样，SQL 语句执行计划的输出栏都有一行 rows，代表优化器执行这条 SQL 所需算子扫描的记录数，是优化器根据表和索引的统计信息数据评估出来的结果。

如何根据 rows 值的大小判断 SQL 性能？

对于大多数场景来讲，可以直接凭借 rows 值的大小来判断 SQL 语句性能的高低，但也不能一概而论。

本篇就通过几个简单的示例，来列举三种 rows 值判断的情况。

rows 值小，性能高
rows 值小，性能不一定
不适合看 rows 值

rows 值小，性能高

第一种情况就是同一条 SQL，只是用到索引不同，rows 值越小，SQL 性能越高。

示例 SQL：

select * from t1 where r1=2 and r2=2

如果不考虑真实业务逻辑，单从写法上来讲，这条 SQL 已经无法优化，因为已经足够简单。优化策略可简单的定义为过滤字段是否匹配索引、匹配的索引是否足够好的问题。比如可能有如下四种索引被用到：

idx_r1(r1) / idx_r2(r2) / idx_u1(r1,r2) / idx_u2(r2,r1)

对于以上几个索引，MySQL 可以根据统计信息、数据物理分布、成本模型等选择使用以上四个索引中任意一个，或者直接使用 INDEX MERGE 算法来选择合适的索引组合。

这种情况下，要看哪种索引对这条 SQL 最高效，除了之前介绍过的查看索引本身的数据外，还可以从执行计划的 rows 值直接来判断。

我们使用 force index 来指定优化器强制匹配不同的索引，来看这四个索引对应不同执行计划的 rows 值。

localhost:ytt>desc select * from t1 force index (idx_r1) where r1  = 2 and r2 = 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: idx_r1
          key: idx_r1
      key_len: 5
          ref: const
         rows: 18638
     filtered: 0.10
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

localhost:ytt>desc select * from t1 force index (idx_r2) where r1  = 2 and r2 = 2\G
*************************** 1. row ***************************
...
         rows: 102
     filtered: 11.11
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

localhost:ytt>desc select * from t1 force index (idx_u1) where r1  = 2 and r2 = 2\G
*************************** 1. row ***************************
...
         rows: 12
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

localhost:ytt>desc select * from t1 force index (idx_u2) where r1  = 2 and r2 = 2\G
*************************** 1. row ***************************
...
         rows: 12
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据查询计划可知（索引：rows 值）：

idx_r1: 18638
idx_r2: 102
idx_u1: 12
idx_u2: 12

很明显，在此场景下走联合索引 idx_u1/idx_u2 扫描记录数最小，效率最高。

rows 值小，性能不一定

有些情况下，不能简单通过 rows 值作为判断 SQL 是否高效执行的标准。

示例 SQL：

select * from t1 where r1<5

这条 SQL 也很简单，就是对 r1 进行一个范围过滤完后取结果。依照之前文章里讲的，对于这样的查询，有时候不走索引反而效率更高，虽然单从走索引扫描的 rows 值一定会更小。来看下两条不同的执行计划：

localhost:ytt>desc select * from t1  where r1  <5 \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
   partitions: NULL
         type: ALL
possible_keys: idx_r1,idx_u1
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 101745
     filtered: 50.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

localhost:ytt>desc select * from t1 force index (idx_r1)  where r1  <5 \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
   partitions: NULL
         type: range
possible_keys: idx_r1
          key: idx_r1
      key_len: 5
          ref: NULL
         rows: 50872
     filtered: 100.00
        Extra: Using index condition
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据查询计划可知：

执行计划 1 的 rows 值：101745
执行计划 2 的 rows 值：50872

如果仅从 rows 值来判断，那第二个执行计划更优，但事实并非如此。

MySQL 自主选择了第一个执行计划（全表扫描）。其实就是优化器基于一定的数据基础评估，走全表扫的成本要比走索引后再来回表来的更优化。

为了继续验证我们的判断，查看 EXPLAIN ANALYZE 结果：

localhost:ytt>desc analyze select * from t1  where r1  <5 \G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Filter: (t1.r1 < 5)  (cost=10262.75 rows=50872) (actual time=0.044..104.673 rows=40854 loops=1)
    -> Table scan on t1  (cost=10262.75 rows=101745) (actual time=0.041..90.898 rows=101806 loops=1)

1 row in set (0.12 sec)

localhost:ytt>desc analyze select * from t1 force index (idx_r1)  where r1  <5 \G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Index range scan on t1 using idx_r1, with index condition: (t1.r1 < 5)  (cost=22892.66 rows=50872) (actual time=0.437..146.003 rows=40854 loops=1)

1 row in set (0.16 sec)

结果很明显，走全表扫无论成本和最终时间都比走索引有优势。

不适合看 rows 值

前两个情况都是基于单表检索，我们再来看下多表联接的例子。

示例 SQL：

select a.* from t1 a join t2 b using(f0,f1)

这条 SQL 没有过滤条件，仅仅是两表内联，而且表 t1 有 10W 行记录，表 t2 只有 5W 行记录。正常情况，应该走基于主键的 NLJ 算法，表 t2 驱动表 t1。

来看下执行计划：

localhost:ytt>desc select  a.* from t1 a join t2 b using(f0,f1)\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: a
   partitions: NULL
         type: ALL
...
         rows: 101745
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: b
   partitions: NULL
         type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: ytt.a.f0,ytt.a.f1
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

从执行计划结果来看，表 t1 被放在驱动表的位置，rows 值显示需要扫 10W 行记录（全表扫描）；表 t2 随后作为被驱动表来检索（走主键），对于表 t2 的效率很高。

这个结果和我们的认知刚好相反（表 t2 的扫描行数仅仅是针对 NLJ 算法的内表来讲，每次扫描的行数，而不是整体扫描的行数），并且两表 JOIN 的顺序不对，我们强制手动收集统计信息再次进行优化：

localhost:ytt>analyze table t1,t2;
+--------+---------+----------+----------+
| Table  | Op      | Msg_type | Msg_text |
+--------+---------+----------+----------+
| ytt.t1 | analyze | status   | OK       |
| ytt.t2 | analyze | status   | OK       |
+--------+---------+----------+----------+
2 rows in set (0.43 sec)

收集完后，再次查看执行计划：

localhost:ytt>desc select  a.* from t1 a join t2 b using(f0,f1)\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: b
   partitions: NULL
         type: index
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: NULL
         rows: 48339
     filtered: 100.00
        Extra: Using index
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: a
   partitions: NULL
         type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 8
          ref: ytt.b.f0,ytt.b.f1
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)