explain row

时间: 2023-11-14 10:29:00 浏览: 37
在Explain信息中,rows字段用于估算在执行查询时需要读取的行数。这个值是根据表的统计信息和索引选用情况来计算的,它反映了优化器查询时需要读取的行数越少越好的原则。这个字段可以帮助我们了解查询优化器在决定执行查询时的主要方法。 在具体的查询计划中,rows字段可以与filtered字段一起使用来估计与查询执行计划中的前一个表进行连接的行数。通过比较当前表的id与前一个表的id,可以根据filtered列的百分比值和rows列的值来估计连接的行数。这些信息通常在EXPLAIN EXTENDED语句的输出中提供。 另外,table列是EXPLAIN命令输出结果中的一个唯一标识符,它可以是表名、表的别名或者一些临时表的标识符,如派生表、子查询或集合。这个列用来标识查询执行计划中的不同表或临时表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题

explain的row

在计算机科学中,"row"通常指的是数据库表中的一行数据。数据库是用于存储和组织数据的系统,表是其中的一种数据结构,由多个列和行组成。每一行代表一个具体的数据项,包含了对应列的值。 举个例子,假设有一个名为"students"的表,其中包含了学生的信息。每一行就表示一个学生的记录,包括学生的姓名、年龄、性别等信息。每个列则代表了不同的属性,比如姓名列、年龄列等。 所以,当我们谈论一个表的"row"时,我们指的是其中的一行数据,其中包含了该行对应的各个列的值。

sql中CREATE TRIGGER `score_explain_trigger` BEFORE INSERT ON `score` FOR EACH ROW BEGIN IF NEW.score >= 60 THEN SET NEW.explain = '及格'; ELSE SET NEW.explain = '不及格'; END IF; END; CREATE TRIGGER `score_explain_trigger_update` BEFORE UPDATE ON `score` FOR EACH ROW BEGIN IF NEW.score >= 60 THEN SET NEW.explain = '及格'; ELSE SET NEW.explain = '不及格'; END IF; END;

是的,这段SQL代码可以创建两个触发器,一个是在插入(`INSERT`)数据时触发的,另一个是在更新(`UPDATE`)数据时触发的。这两个触发器会根据成绩(`score`)的值来自动填充说明列(`explain`)。当成绩大于等于60分时,说明列填充为'及格',否则填充为'不及格'。请注意,这段代码使用MySQL语法,如果在其他类型的数据库中,语法可能会有所不同。

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select lot_hs.lot_id as lot_id,lot_type,lot_hs.mainpd_id, created_time,COMPLETE_TIME, value(bank.banktime,0) as banktime , round ( ( 1.00*(days(COMPLETE_TIME)-days(created_time)) + (hour(COMPLETE_TIME)-hour(created_time))*1.00/24 + (minute(COMPLETE_TIME)-minute(created_time))*1.00/24/60 + (second(COMPLETE_TIME)-second(created_time))1.00/24/60/60) - value(bank.banktime,0),3) as use_days, customer_id, coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id) as cust_id2, cc.cycletime_target as ct_target, date,layer, round(count() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target)*0.9,0) cnt, row_number() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target order by ( ( days(COMPLETE_TIME)-days(created_time) + (hour(COMPLETE_TIME)-hour(created_time))*1.00/24 + (minute(COMPLETE_TIME)-minute(created_time))*1.00/24/60 + (second(COMPLETE_TIME)-second(created_time))*1.00/24/60/60) - value(bank.banktime,0))/layer) id From (select date(a.claim_time) as date, a.lot_id, a.lot_type,a.mainpd_id,a.prodspec_id,a.custprod_id, case when(date(b.created_time) <= '2009-01-05') then b.created_time + 21 days else b.created_time end as created_time, CASE WHEN A.CUST_id in ('MCA','NPA','SET') THEN a.COMPLETE_TIME ELSE a.COMPLETE_TIME END COMPLETE_TIME, a.cust_id as customer_id, a.ope_category, c.layer From f3rpt.F3_TB_DAILY_FABOUT a, f3rpt.fvlot b, (select mainpd_id, sum(masks)layer from f3rpt.ASMCRPT_VW_MAINPD_MASKS_ALL group by mainpd_id) as c, (select * from (select lot_id, max(claim_time)claim_time, count(case when(ope_category='Ship')then lot_id else null end) as LS, count(case when(ope_category='Unship') then lot_id else null end) as LUS from f3rpt.F3_TB_DAILY_FABOUT where substr(lot_id,1,2) not in('CA','CW','ES','E0','EM') and lot_type = 'Production' AND LOT_ID NOT LIKE 'H%' and substr(lot_id,7,4)='.00F' and ope_category in ('Ship','Unship') and year(claim_time) = year(current date - 1 days) and month(claim_time) = month(current date - 1 days) group by lot_id) as a where LS - LUS > 0 ) as lot Where a.lot_id = b.lot_id and b.mainpd_id = c.mainpd_id and a.lot_id = lot.LOT_ID and a.claim_time = lot.claim_time and a.ope_category = 'Ship' and a.cust_id in ('SM','BOE','GSC','NPA','GTA') ) as lot_hs left outer join (select lot_id,max(bankin_time) banktime from f3rpt.asmc_dpm where bankin_time>0 group by lot_id) bank on (lot_hs.lot_id = bank.lot_id) left join f3cim.f3cim_cfg_cust_rule cc on case when lot_hs.customer_id='WXM' THEN 'WII'||SUBSTR(lot_hs.mainpd_id,6,1) else lot_hs.customer_id end = cc.cust_id and locate(cc.mainpd_id,lot_hs.mainpd_id)>0 and locate(cc.prodspec_id,lot_hs.prodspec_id)>0 and locate(cc.custprod_id_45,substr(lot_hs.custprod_id,3,3))>0 where lot_hs.ope_category = 'Ship' ;以上sql如何优化

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