执行计划中的几个列,主要看的是那几个
时间: 2024-04-01 19:33:00 浏览: 15
在执行计划中,有一些列比较重要,可以帮助我们分析和优化 SQL 语句。以下是几个常用的列:
1. id:每个操作(例如表扫描、连接、排序等)都会有一个唯一的 id。这些操作可以按照 id 进行组合,形成一个执行计划树。
2. select_type:表示执行该操作的方式,例如 SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY、UNION 等。
3. table:表示该操作涉及到的表名。
4. partitions:表示该操作涉及到的分区数。
5. type:表示该操作访问表的方式,例如 ALL、index、range、ref、eq_ref 等。一般来说,访问方式越快越好。
6. possible_keys:表示该操作可能使用的索引。
7. key:表示该操作实际使用的索引。
8. key_len:表示该操作使用的索引长度。
9. ref:表示该操作使用的索引字段与另一个表的关联字段。
10. rows:表示该操作扫描的行数。
11. filtered:表示该操作扫描的行中符合条件的比例。
12. Extra:表示该操作的一些额外信息,例如使用了哪些算法、是否使用了临时表等。
在分析和优化 SQL 语句时,可以根据这些列来判断哪些操作比较耗时,哪些操作可以优化,从而提高 SQL 语句的性能。
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R语言中怎么将几个变量排成相应列写入csv文件
在 R 语言中可以使用 `write.csv` 函数将几个变量排成相应列写入 CSV 文件。该函数有两个必要参数:第一个参数是要写入的数据框,第二个参数是写入的文件名。以下是一个示例代码:
```R
# 创建一个包含多个变量的数据框
data <- data.frame(x = 1:5, y = c("a", "b", "c", "d", "e"), z = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE))
# 将数据框写入 CSV 文件
write.csv(data, "data.csv", row.names = FALSE)
```
在上述代码中,我们首先创建了一个包含多个变量的数据框 `data`,然后使用 `write.csv` 函数将其写入 CSV 文件 `data.csv`。其中参数 `row.names` 设置为 `FALSE`,表示不写入行名。执行上述代码后,将会在当前工作目录下生成一个名为 `data.csv` 的文件,其中包含了我们所创建的数据框 `data` 的内容。
sql 更新一列多加几个字
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假设要更新表中的一个名为 column_name 的列,在原有值的末尾添加 "extra words",可以使用以下 SQL 语句:
```
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```
其中,table_name 是要更新的表名,column_name 是要更新的列名,'extra words' 是要添加的额外字词。执行该语句后,该列的所有值都会在末尾添加 "extra words"。
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