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请问一般数据库的表的字段是预先创建的，还是在运行项目的时候创建的？

比如我们在开发一个后端项目，里面使用mysql数据库，请问常规做项目的情况下对数据库的表的初始化操作，里面的字段是在项目第一次启动之前就预设好了，还是指的是，在第一次启动项目的时候，看到表不存在，然后再进行创建表呢？

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网站热门搜索实现思路，不知道这样对不对，大佬指点一下？

数据库有一个搜记录表 "t_searche", 字段："id", "user_id", "title", "label", "created_time", "ip", "deleting" 说明： "id"：mysql 自增ID "user_id"：如果用户登录，添加用户ID，如果没登录，就是0 "title"：搜索的关键词 "label"：记录 "title" 的第一个字母，如果是中文，就是第一个汉字拼音第一个字母，归类用 "created_time"：搜索的时间 "ip"：搜索的用户IP "deleting"：是否删除每次搜索都是都记录一次，不管是不是同一个人还是同一个IP，这样对不对这样就可以统计 "title" 的条数来排序热门还是说单独再建一个表来记录 "title" 的数量，如果数据不是很大的时候没必要吧，后期数量大了，再增加一个统计表感觉也简单。

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我头像最美

Mysql 是用分区表，还是直接分表？

我们现在有个 Oracle 的数据库，有一张实验数据相关的表字段不多大约 3000W 的数据吧打算迁移到 Mysql8 中，我在想这张表是直接分区呢还是分表好一些？

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D_Y_大师

大家做多级代理项目的时候怎么设计sql表？

要不要在每个表里面都加一个parentId字段，这样可以根据这个字段查到所有下级对应表的情况。但是感觉每个表都多一个字段比较麻烦，还有别的方案吗？

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刘传疯子

问一个多表查询的简单问题？

有两张表，分别储存产品信息与检测信息检测信息表procheck中pro_id关联到产品信息表pro中的id，每个产品对应有多个检测信息记录我现在需要把某个公司（产品表中company_id）生产的所有产品的最新一次检测报告调出来？ SELECT `pro`.`id`,`pro`.`pm`,`pro`.`company_id`,procheck.id AS procheck__id,procheck.pro_id AS procheck__pro_id,procheck.checkdate AS procheck__checkdate FROM `da_pro` `pro` LEFT JOIN `da_procheck` `procheck` ON `pro`.`id`=`procheck`.`pro_id` WHERE `pro`.`company_id` = 487 但是得出的结果却是： "image.png" (https://wmlx-new-image.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/20250121/1fc0154e7d3cecbee677766287c8508b.png) 全部给我找了出来，而我真正需要的是箭头上的三条即可。求SQL语句.....

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无事小神仙

【图形工具】MySQL Workbench 图形化界面工具

Workbench 介绍MySQL官方提供了一款免费的图形工具——MySQL Workbench，它是一款功能强大且易于使用的数据库设计、管理和开发工具，总之，MySQL Workbench是一款非常好用的MySQL图形工具，可以满足大多数MySQL用户的需求。Workbench 下载MySQL :: MySQL Workbenchwww.mysql.com/products/wo…点击 Download 下载点击不用登录开始下载Workbench 安装点击安装包，双击运行程序，弹出软件安装向导，点击“Next”开始安装；自定义软件安装路径，点击“Next”进行安装；选择安装类型：默认选择第一项“Complete”完整安装；进行安装，等待安装进度完成；Workbench 使用MySQL Workbench 的初始界面如下图所示。首先，打开MySQL Workbench，双击打开即可。打开后的界面如下所示，然后选择数据库实例，双击进行登录。图中数据库的实例是Local instance MySQL 5.7输入用户名和密码进行登录，如下图所示：其一：显示的是数据库服务器中已经创建的数据库列表其二：关于数据库的操作列表其三：sql的编辑器和执行环境Workbench 创建数据库点击创建数据库按钮，输入数据库名称，选择编码方式，点击ApplyWorkbench会自动生成SQL语句，再次点击Apply就可以成功创建数据库创建成功，点击 finishWorkbench 建表右键单击 Tables --> Create table之后填写表名，列名，数据类型，约束，点击 ApplyWorkbench 会自动生成建表语句，之后点击 ApplyWorkbench 汉化首先打开github.com/JiuBanA1/my…点击 download 下载，下载后在目录找到 main_menu.xml 复制复制 main_menu.xml 替换 mysql workbench 安装目录的 data/main_menu.xml 文件。重新启动后，就是汉化版总结设计后的效果

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无事小神仙

PHP处理库存超卖的几种处理方法

第一种方法：使用mysql数据库的锁机制。在事务中使用 for update 语句，在事务处理完成之后释放这一条数据。代码使用tp5的框架：public function mysqlLock(){ $goods_id = 26545; $sku_id = 26545; $price = 300; $user = ''; StoreOrderModel::startTrans(); $nums = StoreOrderModel::where(['id'=>1])->field('number')->lock(true)->find(); $nums = $nums['number']; if($nums > 0){ $item['goods_id'] = $goods_id; $item['sku_id'] = $sku_id; $item['number'] = $nums; $item['price'] = $price; $item['user'] = $user; $id = StoreModel::insertGetId($item); if($id){ StoreOrderModel::where(['id'=>1])->setDec('number'); StoreOrderModel::commit(); }else{ StoreOrderModel::rollback(); } }else{ echo "没有库存了"; } } 第二种方法：redis 事务。public function start_reids_tran(){ $goods_id = 26545; $sku_id = 26545; //$number = 1; $price = 300; $user = ''; $redis = ResRedisModel::getinstance(); $redis->watch('store'); $nums = intval($redis->get('store')); if($nums > 0){ $item['goods_id'] = $goods_id; $item['sku_id'] = $sku_id; $item['number'] = $nums; $item['price'] = $price; $item['user'] = $user; $redis->lPush('success', json_encode($item)); $redis->multi(); $redis->decr('store'); $replies = $redis->exec(); // 执行以上 redis 事务 if(!$replies){ echo "订单 {$nums} 回滚".PHP_EOL; } $redis->unwatch(); echo "抢购成功！".PHP_EOL; }else{ echo "没有库存了"; } } 第三种方法：redis 队列，预先把库存信息存入队列当中，抢购时判断队列的数量，然后出队。队列为空时库存为0。public function eq_start(){ $redis = ResRedisModel::getinstance(); $nums = $redis->lSize('store'); $goods_id = 26545; $sku_id = 26545; $number = 1; $price = 300; $user = ''; if($nums > 0){ $user = $redis->rPop('store'); if($user){ $item['goods_id'] = $goods_id; $item['sku_id'] = $sku_id; $item['number'] = $number; $item['price'] = $price; $item['user'] = $user; StoreModel::insertGetId($item); echo '抢购成功！'; }else{ echo '抢购失败！'; } }else{ echo '抢购失败！'; } } 第四种：文件排他锁方式public function file_star(){ $fp = fopen('D:/phpStudy/PHPTutorial/www/public/lock.txt', "r"); if(flock($fp, LOCK_EX)) { //排他型锁定阻塞模式， flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB) 非阻塞模式 $nums = StoreOrderModel::where(['id'=>1])->field('number')->find(); $nums = $nums['number']; if($nums > 0){ $goods_id = 26545; $sku_id = 26545; $number = 1; $price = 300; $user = '213'; $item['goods_id'] = $goods_id; $item['sku_id'] = $sku_id; $item['number'] = $number; $item['price'] = $price; $item['user'] = $user; StoreModel::insertGetId($item); StoreOrderModel::where(['id'=>1])->setDec('number'); flock($fp, LOCK_UN); //释放锁定 echo '抢购成功！'; }else{ echo '没有库存了！'; } }else{ echo '抢购失败！'; } fclose($fp); }

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无事小神仙

【MySql】MySQL索引15连问（相信大家看完肯定会有帮助）

索引是什么？索引是一种能提高数据库查询效率的数据结构。它可以比作一本字典的目录，可以帮你快速找到对应的记录。索引一般存储在磁盘的文件中，它是占用物理空间的。正所谓水能载舟，也能覆舟。适当的索引能提高查询效率，过多的索引会影响数据库表的插入和更新功能。2. MySQL索引有哪些类型数据结构维度B+树索引：所有数据存储在叶子节点，复杂度为O(logn)，适合范围查询。哈希索引: 适合等值查询，检索效率高，一次到位。全文索引：MyISAM和InnoDB中都支持使用全文索引，一般在文本类型char,text,varchar类型上创建。R-Tree索引: 用来对GIS数据类型创建SPATIAL索引物理存储维度聚集索引：聚集索引就是以主键创建的索引，在叶子节点存储的是表中的数据。（Innodb存储引擎）非聚集索引：非聚集索引就是以非主键创建的索引，在叶子节点存储的是主键和索引列。（Innodb存储引擎）逻辑维度主键索引：一种特殊的唯一索引，不允许有空值。普通索引：MySQL中基本索引类型，允许空值和重复值。联合索引：多个字段创建的索引，使用时遵循最左前缀原则。唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值。空间索引：MySQL5.7之后支持空间索引，在空间索引这方面遵循OpenGIS几何数据模型规则。3. 索引什么时候会失效？查询条件包含or，可能导致索引失效如果字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效like通配符可能导致索引失效。联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第一个列，索引失效。在索引列上使用 mysql 的内置函数，索引失效。对索引列运算（如，+、-、*、/），索引失效。索引字段上使用（！= 或者 < >，not in）时，可能会导致索引失效。索引字段上使用is null， is not null，可能导致索引失效。左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样，可能导致索引失效。mysql 估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。4. 哪些场景不适合建立索引？数据量少的表，不适合加索引更新比较频繁的也不适合加索引区分度低的字段不适合加索引（如性别）where、group by、order by等后面没有使用到的字段，不需要建立索引已经有冗余的索引的情况（比如已经有a,b的联合索引，不需要再单独建立a索引）5. 为什么要用 B+树，为什么不用二叉树？可以从几个维度去看这个问题，查询是否够快，效率是否稳定，存储数据多少，以及查找磁盘次数，为什么不是二叉树，为什么不是平衡二叉树，为什么不是 B 树，而偏偏是 B+树呢？为什么不是一般二叉树？如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。为什么不是平衡二叉树呢？我们知道，在内存比在磁盘的数据，查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引，那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说的一个磁盘块，但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的，如果是 B 树，可以存储更多的节点数据，树的高度也会降低，因此读取磁盘的次数就降下来啦，查询效率就快啦。那为什么不是 B 树而是 B+树呢？B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而 B 树节点中不仅存储键值，也会存储数据。innodb 中页的默认大小是 16KB，如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数有会再次减少，数据查询的效率也会更快。B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的，链表连着的。那么 B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。6. 一次B+树索引树查找过程假设有以下表结构，并且初始化了这几条数据CREATE TABLE `employee` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL, `date` datetime DEFAULT NULL, `sex` int(1) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into employee values(100,'小伦',43,'2021-01-20','0'); insert into employee values(200,'俊杰',48,'2021-01-21','0'); insert into employee values(300,'紫琪',36,'2020-01-21','1'); insert into employee values(400,'立红',32,'2020-01-21','0'); insert into employee values(500,'易迅',37,'2020-01-21','1'); insert into employee values(600,'小军',49,'2021-01-21','0'); insert into employee values(700,'小燕',28,'2021-01-21','1'); 执行这条查询SQL，需要执行几次的树搜索操作？可以画下对应的索引树结构图~select * from Temployee where age=32; 其实这个，这个大家可以先画出idx_age普通索引的索引结构图，大概如下：再画出id主键索引，我们先画出聚族索引结构图，如下：这条 SQL 查询语句执行大概流程是这样的：搜索idx_age 索引树，将磁盘块1加载到内存，由于32<43,搜索左路分支，到磁盘寻址磁盘块2。将磁盘块2加载到内存中，由于32<36,搜索左路分支，到磁盘寻址磁盘块4。将磁盘块4加载到内存中，在内存继续遍历，找到age=32的记录，取得id = 400.拿到id=400后，回到id主键索引树。搜索id主键索引树，将磁盘块1加载到内存，因为300<400<500,所以在选择中间分支，到磁盘寻址磁盘块3。虽然在磁盘块3，找到了id=400，但是它不是叶子节点，所以会继续往下找。到磁盘寻址磁盘块8。将磁盘块8加载内存，在内存遍历，找到id=400的记录，拿到R4这一行的数据，好的，大功告成。7. 什么是回表？如何减少回表？当查询的数据在索引树中，找不到的时候，需要回到主键索引树中去获取，这个过程叫做回表。比如在第6小节中，使用的查询SQLselect * from employee where age=32; 需要查询所有列的数据，idx_age普通索引不能满足，需要拿到主键id的值后，再回到id主键索引查找获取，这个过程就是回表。8. 什么是覆盖索引？如果我们查询SQL的select * 修改为 select id, age的话，其实是不需要回表的。因为id和age的值，都在idx_age索引树的叶子节点上，这就涉及到覆盖索引的只是点了。覆盖索引是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必回表，换句话说，查询列要被所建的索引覆盖。9. 聊聊索引的最左前缀原则索引的最左前缀原则，可以是联合索引的最左N个字段。比如你建立一个组合索引（a,b,c），其实可以相当于建了（a），（a,b）,(a,b,c)三个索引，大大提高了索引复用能力。当然，最左前缀也可以是字符串索引的最左M个字符。。比如，你的普通索引树是酱紫：这个SQL: select * from employee where name like '小%' order by age desc; 也是命中索引的。10. 索引下推了解过吗？什么事索引下推给你这个SQL：select * from employee where name like '小%' and age=28 and sex='0'; 其中，name和age为联合索引（idx_name_age）。如果是Mysql5.6之前，在idx_name_age索引树，找出所有名字第一个字是“小”的人，拿到它们的主键id，然后回表找出数据行，再去对比年龄和性别等其他字段。如图：有些朋友可能觉得奇怪，idx_name_age（name,age)不是联合索引嘛？为什么选出包含“小”字后，不再顺便看下年龄age再回表呢，不是更高效嘛？所以呀，MySQL 5.6就引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。因此，MySQL5.6版本之后，选出包含“小”字后，顺表过滤age=2811. 大表如何添加索引如果一张表数据量级是千万级别以上的，那么，如何给这张表添加索引？我们需要知道一点，给表添加索引的时候，是会对表加锁的。如果不谨慎操作，有可能出现生产事故的。可以参考以下方法：先创建一张跟原表A数据结构相同的新表B。在新表B添加需要加上的新索引。把原表A数据导到新表Brename新表B为原表的表名A，原表A换别的表名；12. 如何知道语句是否走索引查询？explain查看SQL的执行计划，这样就知道是否命中索引了。当explain与SQL一起使用时，MySQL将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。一般来说，我们需要重点关注type、rows、filtered、extra、key。1.2.1 typetype表示连接类型，查看索引执行情况的一个重要指标。以下性能从好到坏依次：system > const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALLsystem：这种类型要求数据库表中只有一条数据，是const类型的一个特例，一般情况下是不会出现的。const：通过一次索引就能找到数据，一般用于主键或唯一索引作为条件，这类扫描效率极高，，速度非常快。eq_ref：常用于主键或唯一索引扫描，一般指使用主键的关联查询ref : 常用于非主键和唯一索引扫描。ref_or_null：这种连接类型类似于ref，区别在于MySQL会额外搜索包含NULL值的行index_merge：使用了索引合并优化方法，查询使用了两个以上的索引。unique_subquery：类似于eq_ref，条件用了in子查询index_subquery：区别于unique_subquery，用于非唯一索引，可以返回重复值。range：常用于范围查询，比如：between … and 或 In 等操作index：全索引扫描ALL：全表扫描1.2.2 rows该列表示MySQL估算要找到我们所需的记录，需要读取的行数。对于InnoDB表，此数字是估计值，并非一定是个准确值。1.2.3 filtered该列是一个百分比的值，表里符合条件的记录数的百分比。简单点说，这个字段表示存储引擎返回的数据在经过过滤后，剩下满足条件的记录数量的比例。1.2.4 extra该字段包含有关MySQL如何解析查询的其他信息，它一般会出现这几个值：Using filesort：表示按文件排序，一般是在指定的排序和索引排序不一致的情况才会出现。一般见于order by语句Using index ：表示是否用了覆盖索引。Using temporary: 表示是否使用了临时表,性能特别差，需要重点优化。一般多见于group by语句，或者union语句。Using where : 表示使用了where条件过滤.Using index condition：MySQL5.6之后新增的索引下推。在存储引擎层进行数据过滤，而不是在服务层过滤，利用索引现有的数据减少回表的数据。1.2.5 key该列表示实际用到的索引。一般配合possible_keys列一起看。13.Hash 索引和 B+树区别是什么？你在设计索引是怎么抉择的？B+树可以进行范围查询，Hash 索引不能。B+树支持联合索引的最左侧原则，Hash 索引不支持。B+树支持 order by 排序，Hash 索引不支持。Hash 索引在等值查询上比 B+树效率更高。（但是索引列的重复值很多的话，Hash冲突，效率降低）。B+树使用 like 进行模糊查询的时候，like 后面（比如%开头）的话可以起到优化的作用，Hash 索引根本无法进行模糊查询。14. 索引有哪些优缺点？优点：索引可以加快数据查询速度，减少查询时间唯一索引可以保证数据库表中每一行的数据的唯一性缺点：创建索引和维护索引要耗费时间索引需要占物理空间，除了数据表占用数据空间之外，每一个索引还要占用一定的物理空间以表中的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护。15. 聚簇索引与非聚簇索引的区别聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。它表示索引结构和数据一起存放的索引。非聚集索引是索引结构和数据分开存放的索引。接下来，我们分不同存存储引擎去聊哈~在MySQL的InnoDB存储引擎中，聚簇索引与非聚簇索引最大的区别，在于叶节点是否存放一整行记录。聚簇索引叶子节点存储了一整行记录，而非聚簇索引叶子节点存储的是主键信息，因此，一般非聚簇索引还需要回表查询。一个表中只能拥有一个聚集索引（因为一般聚簇索引就是主键索引），而非聚集索引一个表则可以存在多个。一般来说，相对于非聚簇索引，聚簇索引查询效率更高，因为不用回表。而在MyISM存储引擎中，它的主键索引，普通索引都是非聚簇索引，因为数据和索引是分开的，叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据。

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无事小神仙

【MySQL】MySQL Explain性能调优详解

在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。 -- 实际SQL，查找用户名为Jefabc的员工 select * from emp where name = 'Jefabc'; -- 查看SQL是否使用索引，前面加上explain即可 explain select * from emp where name = 'Jefabc'; expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra概要描述id选择标识符select_type表示查询的类型。table输出结果集的表partitions匹配的分区:------------:------------type表示表的连接类型possible_keys表示查询时，可能使用的索引key表示实际使用的索引:------:--------key_len索引字段的长度ref列与索引的比较rows扫描出的行数(估算的行数):-------:------------filtered按表条件过滤的行百分比Extra执行情况的描述和说明下面对这些字段出现的可能进行解释：一、 idSELECT识别符。这是SELECT的查询序列号我的理解是SQL执行的顺序的标识，SQL从大到小的执行id相同时，执行顺序由上至下如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行 -- 查看在研发部并且名字以Jef开头的员工，经典查询 explain select e.no, e.name from emp e left join dept d on e.dept_no = d.no where e.name like 'Jef%' and d.name = '研发部'; 二、select_type示查询中每个select子句的类型SIMPLE(简单SELECT，不使用UNION或子查询等)PRIMARY(子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY)UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)DEPENDENT UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询)UNION RESULT(UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select)SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询)DEPENDENT SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询)DERIVED(派生表的SELECT, FROM子句的子查询)UNCACHEABLE SUBQUERY(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)三、table显示这一步所访问数据库中表名称（显示这一行的数据是关于哪张表的），有时不是真实的表名字，可能是简称，例如上面的e，d，也可能是第几步执行的结果的简称四、type对表访问方式，表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。常用的类型有： ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL（从左到右，性能从差到好）ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量，system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用systemNULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。五、possible_keys指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样，创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询六、Keykey列显示MySQL实际决定使用的键（索引），必然包含在possible_keys中如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。七、key_len表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的）不损失精确性的情况下，长度越短越好八、ref列与索引的比较，表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值九、rows估算出结果集行数，表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数十、Extra该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况：Using where:不用读取表中所有信息，仅通过索引就可以获取所需数据，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询，常见 group by ; order byUsing filesort：当Query中包含 order by 操作，而且无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”测试Extra的filesort explain select * from emp order by name; Using join buffer：改值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。Impossible where：这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行（通过收集统计信息不可能存在结果）。Select tables optimized away：这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行No tables used：Query语句中使用from dual 或不含任何from子句-- explain select now() from dual; 总结EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况EXPLAIN不考虑各种CacheEXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作部分统计信息是估算的，并非精确值EXPALIN只能解释SELECT操作，其他操作要重写为SELECT后查看执行计划。

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饼干爱折腾

Prisma操作MySQL数据库，数据的时间少了8小时？

我在写一个 Next.js 项目，数据库用的是腾讯云的 MySQL 5.7 版本，通过命令 "SELECT TIMEDIFF(NOW(), UTC_TIMESTAMP);" 查询到的结果是 "08:00:00"，数据库的时区应该没问题，但是 Prisma 创建数据的时间少了8个小时，这是什么原因？ "schema.prisma" 文件： model User { ... createdAt DateTime @default(now()) updatedAt DateTime @updatedAt }

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