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假如想要知道更多关于直方图统计的细节，可以行使trace:
- mysql> SET OPTIMIZER_TRACE = "enabled=on";
- Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
- mysql> SET OPTIMIZER_TRACE_MAX_MEM_SIZE = 1000000;
- Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
- mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer WHERE c_birth_day <= 20 AND c_birth_year = 1967;
- mysql> SELECT JSON_EXTRACT(TRACE, "$**.filtering_effect") FROM INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE;
- +----------------------------------------------------------------------------------------+
- | JSON_EXTRACT(TRACE, "$**.filtering_effect") |
- +----------------------------------------------------------------------------------------+
- | [[{"condition": "(`customer`.`c_birth_day` <= 20)", "histogram_selectivity": 0.6376}]] |
- +----------------------------------------------------------------------------------------+
- 1 row in set (0.00 sec)
这里用了JSON_EXTRACT从trace里取出相干的部门。对付每个前提，直方图被行使的话，就会看到估算过的字段的选择性。在这个例子里，通过直方图，对“c_birth_day <= 20”前提，估算出63.76%的数据满意前提。究竟上，与现实的数据漫衍环境根基同等：
- mysql> SELECT
- -> (SELECT count(*) FROM customer WHERE c_birth_day <= 20)
- -> /
- -> (SELECT COUNT(*) FROM customer) AS ratio;
- +--------+
- | ratio |
- +--------+
- | 0.6376 |
- +--------+
- 1 row in set (0.03 sec)
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