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EXPLAIN 计划中 filtered 含义及作用解析

在数据库查询优化的领域中，EXPLAIN计划是深入了解查询执行过程的有力工具。其中，filtered这一指标扮演着关键角色，它为开发者和数据库管理员提供了关于查询执行效率的重要洞察。

filtered的工作机制

当数据库执行查询时，查询优化器会精心规划执行计划，filtered便在这个计划的每一个操作步骤中发挥作用。它本质上是查询优化器对经过特定条件筛选后，剩余数据行占输入数据行百分比的预估。以一个包含WHERE子句的简单查询为例，假设执行如下查询：

EXPLAIN SELECT column1, column2FROM TABLE_NAMEWHERE column1 > 10;

在执行计划中，针对涉及WHERE子句筛选操作的那一行，filtered会展示满足some_column > 10条件的数据行在your_table总数据行中的预估占比。如果your_table包含 1000 行数据，而filtered显示为30%，这意味着查询优化器预计约有 300 行数据符合some_column > 10的条件。

filtered与过滤效率的关联

从过滤效率的角度来看，filtered是一个直观且有效的衡量指标。较高的filtered值，例如接近 100% 的情况，意味着筛选条件对数据的过滤效果不佳。大量数据未能被有效筛除，这将导致后续操作需要处理的数据量庞大，进而对查询性能产生负面影响。相反，较低的filtered值，如 30%，表明筛选条件能够高效地减少数据量，仅有 30% 的数据行保留，大大减轻了后续操作的负担，有助于提升整体查询效率。

filtered在查询优化中的作用

1. 评估查询性能

通过filtered的值，我们能够快速评估当前查询的性能状况。在复杂查询涉及多个表连接和筛选条件时，分析每个操作步骤的filtered值，可明确哪些步骤的筛选效果不理想，从而定位性能瓶颈。例如，在一个多表连接查询中，如果某一连接操作后的filtered值异常高，说明该连接条件可能设置不当，导致大量不必要的数据参与后续计算。

2. 优化查询的方向指引

基于对filtered的分析，我们能够针对性地调整查询策略。若发现某个WHERE条件对应的filtered值过高，可尝试修改查询条件，使其更加精准地筛选数据。同时，添加或优化索引也是提升过滤效率的重要手段。例如，对于频繁用于筛选且filtered值不理想的字段，创建合适的索引能够显著提高数据筛选速度，降低filtered值，优化查询性能。

filtered作为EXPLAIN计划中的关键指标，为我们深入理解查询执行过程中的数据筛选情况提供了核心依据。通过对它的研究和分析，我们能够精准评估查询性能，并采取有效的优化措施，提升数据库查询的效率，为业务系统的高效运行提供坚实保障。