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MySQL Explain 中 filtered 列知多少？

100人浏览   2024-08-04 14:47:14

最近同事问，MySQL Explain 中 filtered 列也是表示过滤，为什么过滤是100%的时候，查询效率也很高呢？一开始以为是个别同事遇到的困惑，没太当回事，就进行了一对一解答，后来发现团队不少同学都有相同的疑惑，于是就有了这篇文章。

先说结论：对于 MySQL Explain 结果，filtered 列不并需要太关心，重点关注type、key、rows以及extra等列。尤其是rows列，正常情况下 rows 列值越小该SQL的性能越好。这个结论并没有回答同学们的问题，阅读完本文希望各位有答案了。另外，如果需要了解Explain每列具体含义，可以直接看文末内容推荐。

官方介绍

MySQL 5.7 官方文档 中对其描述如下：

The filtered column indicates an estimated percentage of table rows filtered by the table condition. The maximum value is 100, which means no filtering of rows occurred. Values decreasing from 100 indicate increasing amounts of filtering. rows shows the estimated number of rows examined and rows × filtered shows the number of rows joined with the following table. For example, if rows is 1000 and filtered is 50.00 (50%), the number of rows to be joined with the following table is 1000 × 50% = 500.
翻译：
filtered 列表示：表根据条件筛选行的百分比值，最大值为100，这意味着没有对其进行筛选。从100开始递减的值表示过滤量的增加。rows显示检查的估计行数，rows × filtered 显示表连接的行数。例如，如果行数为1000，过滤后的行数为50.00（50%），则与表连接的行数是1000×50%=500。
这段是在ChatGPT翻译的基础上略作修改，但还是抽象，比较难以理解。程序猿老办法，通过实战案例去理解，上栗子。

栗子实战

上图是一个两表关联的查询语句 explain 结果，表 t 显示 filtered 列值是1，而表 t1 该列是100，那1和100到底哪个值表示性能更好呢？filtered 列是一个百分比值，又是哪两个数据的比呢？
第一个语句表示数据库对表 t 进行了一次全表扫描（type 列是 ALL），预计扫描行数是10064条，也就是 rows 列的值，而符合全部查询条件的数据大约是100条（10064 * 1% ）。
所以第一行 filtered 列等于1时表示：该语句没有很好使用到索引。SQL性能最好情况下通过索引直接是扫描100行，而不需要先全表扫描再通过查询条件去过滤。因此，一个比较低 filtered 值，往往表示该语句需要一个更好的索引。当然这个结论其实直接可以通过 type 是ALL，直接得出该语句是全表扫描没有使用索引，而不需要进行上述比较复杂的判断。这也是为什么前文说 filtered 列不重要的原因。
既然没有很好的使用到索引时该值比较小，那么我们针对该语句对表 t 增加create_time 和 update_time 字段联合索引后，这条语句的 filtered 列应该会变大，甚至变成100。这个猜测是否对呢，实验验证下。
##增加索引前，语句1的 filtered 列值是1.mysql> explain select t.* from pay_order t ,pay_order_info t1 where t.create_time='2020-06-01 16:09:40' and t.update_time ='2020-02-26 15:41:29' and t1.order_id=t.order_id;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+----------------+-------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+----------------+-------+----------+--------------------------+|  | SIMPLE | t | | ALL | order_id_idx | | | | 10064 | 1.00 | Using where || 1 | SIMPLE | t1 | | ref | order_id_idx | order_id_idx | 128 | pay.t.order_id |  | 100.00 | Using where; Using index |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+----------------+-------+----------+--------------------------+2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> mysql> ##增加联合索引(create_time,update_time)联合索引mysql> alter table pay_order add index idx_ct_ut(create_time,update_time);Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> mysql> ##联合索引增加后，语句1的 filtered 列值是100mysql> explain select t.* from pay_order t ,pay_order_info t1 where t.create_time='2020-06-01 16:09:40' and t.update_time ='2020-02-26 15:41:29' and t1.order_id=t.order_id;+----+-------------+-------+------------+------+------------------------+--------------+---------+----------------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+------+------------------------+--------------+---------+----------------+------+----------+--------------------------+| 1 | SIMPLE | t | | ref | order_id_idx,idx_ct_ut | idx_ct_ut |  | const,const |  | 100.00 | ||  | SIMPLE | t1 | | ref | order_id_idx | order_id_idx | 128 | pay.t.order_id | 1 | 100.00 | Using where; Using index |+----+-------------+-------+------------+------+------------------------+--------------+---------+----------------+------+----------+--------------------------+ rows in set,  warning (0. sec)mysql> mysql>
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上面的测试验证了我们的猜测是正确的，如果 SQL语句可以通过索引很好的过滤，那么filtered值是比较大的，甚至可以是100；而索引过滤性越差，他的值越小。由此可见，filtered的100%确实是要比1%要好。

总结

最后我们总结下，MySQL Explain 中 filtered 列含义是：通过查询条件最终查询记录行数和通过 type 字段扫描记录行数的百分比。它的值越大，表示索引过滤性越好；值越小，表示索引过滤性越差，甚至没有使用到索引。但是SQL语句是否使用到索引，可以直接根据 type 或者 key 列判断，因此 filtered 列并不需要太过较真。






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