MySQL是如何对一个查询语句的多个执行 计划评估他的成本的？

• IO成本 ： 从磁盘读数据到内存 ， 而且 MySQL里都是一页一页读的,读一页是 1.0
• CPU成本： 拿到数据之后，验证他是否符合 搜索条件了，或者是搞一些排序分组之类的事，这些都是耗费CPU资源的， 读 取和检测一条数据是否符合条件的成本是 0.2

select * from t where x1=xx and x2=xx ， 有两个索引，分别是针对x1和x2建立的，

1. 先看看这个SQL可以用到哪几个索引，此时发现x1 和x2的索引都能用到，他们俩索引就是possible keys。

计算全表扫描的成本

show table status like “表名” ，可以拿到表的统计信息，在对表进行增删改的时候，MySQL 维护这个表的一些统计信息，在这里可以看到rows 和 data_length ，对innodb来说，rows 是估计值
rows就是表里的记录数，data_length就是表的聚簇索引的字节数大小，此时用data_length除以1024 就是kb为单位的大小，然后再除以16kb（默认一页的大小），就是有多少页， 此时知道数据页的数量 和rows记录数，就可以计算全表扫描的成本了。IO成本就是：数据页数量 1.0 + 微调值，CPU成本就是：行记录数 0.2 + 微调值，他们俩相加，就是 一个总的成本值，比如你有数据页100个，记录数有2万条，此时总成本值大致就是100 + 4000 = 4100，在这个左右。

索引成本的计算方法

主键索引，直接查聚簇索引
普通索引，一般两步走，先从二级索引查询一波数据，在根据这波数据的主键去聚簇索引回表查询。

首先，在二级索引里根据条件查一波数据的IO成本，一般是看 你的查询条件涉及到几个范围，比如说name值在25~100，250~350两个区间，那么就是两个范围，否 则name=xx就仅仅是一个范围区间。 一般一个范围区间就粗暴的认为等同于一个数据页，所以此时可能一般根据二级索引查询的时候，这个 IO成本都会预估的很小，可能就是1 1.0 = 1，或者是n 1.0 = n，基本就是个位数这个级别。
根据一个不是怎么太准确的算法估算一 下，查询条件可能会在二级索引里查出多少条数据， 估算出来之后，比如估算可能会查到100条数据，此时从二级索引里查询数据的CPU成本就是100 * 0.2 + 微调值，总之就是20左右而已。

你拿到100条数据之后，就得回表到聚簇索引里去查询完整数据，此时先估算回表到聚簇索引的IO 成本，这里比较粗暴的直接默认1条数据就得回表到聚簇索引查询一个数据页，所以100条数据就是100 个数据页的IO成本，也就是100 * 1.0 + 微调值，大致是100左右

再针对这100条数据去判断，他们是否符合其他 查询条件了，这里耗费的CPU成本就是100 * 0.2 + 微调值，就是20左右。

把上面的所有成本都加起来，就是1 + 20 + 100 + 20 = 141，这就是使用一个索引进行查询的成本的计 算方法。

上次讲到全表扫描发现成本是4100左右，这次根据索引查找可能就141，所以，很多时候，使用 索引和全表扫描，他的成本差距是非常之大的。所以一般就会针对全表扫描和各个索引的成本，都进行 估算，然后比较一下，选择一个成本最低的执行计划。

如何基于各种规则去执行索引计划的？

MySQL 在执行一些复杂的SQL的时候，如何对查询进行重写来优化具体执行计划的。