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長達 1.7 萬字的 Explain 關鍵字指南！

作者：陳樹義
數(shù)據(jù)庫 其他數(shù)據(jù)庫
在我們所執(zhí)行的 SQL 前面加上 explain 關鍵字，MySQL 就不會真正去執(zhí)行這條語句，而是模擬優(yōu)化器執(zhí)行 SQL 查詢語句，最后會輸出一系列的指標告訴我們這條語句的性能如何，如下圖所示。

當你的數(shù)據(jù)里只有幾千幾萬，那么 SQL 優(yōu)化并不會發(fā)揮太大價值，但當你的數(shù)據(jù)里去到了幾百上千萬，SQL 優(yōu)化的價值就體現(xiàn)出來了！因此稍微有些經(jīng)驗的同學都知道，怎么讓 MySQL 查詢語句又快又好是一件很重要的事情。要讓 SQL 又快又好的前提是，我們知道它「病」在哪里，而 explain 關鍵字就是 MySQL 提供給我們的一把武器！

在我們所執(zhí)行的 SQL 前面加上 explain 關鍵字，MySQL 就不會真正去執(zhí)行這條語句，而是模擬優(yōu)化器執(zhí)行 SQL 查詢語句，最后會輸出一系列的指標告訴我們這條語句的性能如何，如下圖所示。

mysql> explain select * from student where id = 1 \G
******************************************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: subject
   partitions: NULL
         type: const
possible_keys: PRIMARY
          key: PRIMARY
      key_len: 4
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
******************************************************

總的來說，explain 關鍵字可以告訴我們下面這么多信息：

  1. 表的讀取順序如何
  2. 數(shù)據(jù)讀取操作有哪些操作類型
  3. 哪些索引可以使用
  4. 哪些索引被實際使用
  5. 表之間是如何引用
  6. 每張表有多少行被優(yōu)化器查詢 ......

今天，我們就來介紹 explain 關鍵字的各個指標的含義。系好安全帶，準備發(fā)車了！

為了方便講解，這里新建了幾張表，并初始化了一些數(shù)據(jù)（建表語句見附錄）。這些表的關系如下：

  • 一共有老師、學生、課程三個實體，分別為：teacher、student、course。
  • 三個實體間的關系分別為：老師教學生的關系（teacher_student）、學生的課程分數(shù)（student_course）。

ID 字段

ID 字段的值及其排列順序，表明 MySQL 執(zhí)行時從各表取數(shù)據(jù)的順序。一般情況下遵循下面兩個原則：

  • ID 相同的組，其執(zhí)行優(yōu)先級按照其順序由上到下。
  • ID 越大的組，其執(zhí)行優(yōu)先級越高。

對于下面這個例子：

EXPLAIN SELECT
 teacher.* 
FROM
 teacher,
 teacher_student 
WHERE
 teacher_student.student_name = 's001' 
 AND teacher.NAME = teacher_student.teacher_name

該例子的輸出為：

圖片

上面的輸出一共有 2 條記錄，其 ID 都為 1，這表示其歸為一組。對于 ID 相同的組，MySQL 按照順序從上到下執(zhí)行，即：先拿 teacher_student 表的數(shù)據(jù)，再拿 teacher 表的數(shù)據(jù)。

再來看下面這個例子：

EXPLAIN SELECT
 * 
FROM
 teacher 
WHERE
 NAME IN ( SELECT teacher_name FROM teacher_student WHERE student_name = 'S002' )

該例子的輸出為：

圖片

上面的輸出一共有 3 條記錄，其中第 1、2 條的 ID 相同，第 3 條 ID 不同。那么其執(zhí)行順序就是 ID 值越大，其越早執(zhí)行。ID 相同的，按順序執(zhí)行。上面的例子，最早拿 teacher_student 表的數(shù)據(jù)，之后是一個子查詢組成的表，最后拿 teacher 表的數(shù)據(jù)。結合 SQL 分析，這也符合我們的常識。因為我們必須先把子查詢的值算出來，因此需要先把 teacher_student 表里的數(shù)據(jù)拿出來，之后才可以拿去 teacher 表里查詢。

select_type 字段

select_type 字段表示該 SQL 是什么查詢類型，一共有以下 6 種：

  • SIMPLE：簡單查詢，不包含子查詢或 union 查詢
  • PRIMARY：主鍵查詢
  • SUBQUERY：在 select 或 where 中包含子查詢
  • DERIVED：from 中包含子查詢
  • UNION：
  • UNION RESULT

SIMPLE

簡單查詢，不包含子查詢或 union 查詢。

-- 查詢T001老師都教了哪些學生
EXPLAIN SELECT
 student.* 
FROM
 teacher,
 teacher_student,
 student 
WHERE
 teacher.NAME = 'T001' 
 AND teacher.NAME = teacher_student.teacher_name 
 AND teacher_student.student_name = student.NAME

圖片

可以看出其 3 個查詢都是簡單（SIMPLE）查詢。因為 ID 相同，所以其查詢順序是按順序來的。首先從 teacher 表中取出數(shù)據(jù)，之后從 student 表取出數(shù)據(jù)，最后 teacher_student 表取數(shù)據(jù)。

PRIMARY

一般情況下，如果查詢中包含了任何復雜的子查詢，那么最外層查詢會被標記為主查詢。

-- PRIMARY 查詢哪些老師教授了選修數(shù)學課的學生
EXPLAIN SELECT
 * 
FROM
 teacher 
WHERE
 NAME IN ( SELECT teacher_name FROM teacher_student WHERE student_name = ( SELECT student_name FROM student_course WHERE course_name = 'shuxue' ) )

在上面的查詢中，首先是執(zhí)行 ID 為 3 的查詢，即去 student_course 表取出選修了數(shù)學課的學生名字，之后再去進行最外層的查詢。可以看到最外層查詢的 select_type 為 PRIMARY。

SUBQUERY

在 select 或 where 中包含子查詢，那么 select_type 會被標記為 SUBQUERY。以上面的查詢?yōu)槔?/p>

-- PRIMARY 查詢哪些老師教授了選修數(shù)學課的學生
EXPLAIN SELECT
 * 
FROM
 teacher 
WHERE
 NAME IN ( SELECT teacher_name FROM teacher_student WHERE student_name = ( SELECT student_name FROM student_course WHERE course_name = 'shuxue' ) )

在該查詢中，where 中包含了子查詢，因此在 explain 中有一個 ID 為 3 的查詢被標記為 SUBQUERY。

DERIVED

在 FROM 中包含子查詢，那么 select_type 會被標記為 SUBQUERY。

UNION

類似包含 union 關鍵字的會被標記成 UNION 類型，這種查詢方式比較少，這里不做深入講解。

UNION RESULT

類似包含 union 關鍵字的會被標記成 UNION RESULT 類型，這種查詢方式比較少，這里不做深入講解。

type 字段

type 字段表示訪問情況，通常用來衡量 SQL 的查詢效率。其值的查詢效率從最好到最差分別為：

  • NULL
  • system
  • const
  • eq_ref
  • ref
  • fulltext
  • ref_or_null
  • index_merge
  • unique_subquery
  • index_subquery
  • range
  • index
  • ALL

NULL

NULL 表示 MySQL 能夠在優(yōu)化階段分解查詢語句，在執(zhí)行階段用不著再訪問表或索引。

explain select max(id) from teacher

system

表只有一行記錄（等于系統(tǒng)表），這是 const 類型的特列。

出現(xiàn)的情況較少，這里不深入介紹。

const

const 表示該表最多有一個匹配記錄。

通常情況下是 SQL 中出現(xiàn)了主鍵索引或唯一索引。

explain select * from teacher where name = 'T002'

上面例子中，teacher.name 字段為唯一索引字段，所以通過該字段只能唯一找到一條記錄，因此其 type 類型為 const。

eq_ref

eq_ref 表示主鍵索引或唯一索引的所有部分被連接使用 ，最多只會返回一條符合條件的記錄。

與 const 類型非常相似，唯一的區(qū)別是 eq_ef 通常出現(xiàn)在聯(lián)表的情況下，而 const 通常出現(xiàn)在單表情況下。

EXPLAIN SELECT
 * 
FROM
 teacher,
 teacher_student 
WHERE
 teacher.NAME = teacher_student.teacher_name

從上面的執(zhí)行結果可以看出，其首先全表掃描了 teacher_student 表，之后使用 teacher.name 唯一索引去將聯(lián)合 teacher 表的每一條記錄。

要注意的是，eq_ref 這種情況重點在于：讀取本表中和關聯(lián)表表中的每行組合成的一行。 如果并沒有關聯(lián)表中每行這個概念，那么就不會出現(xiàn) eq_ref 這種類型。例如我在上面的 SQL 中加上 age 為 24 這個條件，即 SQL 為：

EXPLAIN SELECT
 * 
FROM
 teacher,
 teacher_student 
WHERE
 teacher.NAME = teacher_student.teacher_name and teacher.age = 24

執(zhí)行計劃變?yōu)椋?/p>

會看到 type 類型都變?yōu)?ref 了，eq_ref 消失了。

ref

ref 表示使用了非唯一索引掃描，會返回匹配某個單獨值的所有行。

與 const 非常類似，只不過 ref 會匹配到多個記錄，而 const 則只會匹配到單個記錄。

explain select * from teacher where age = 24

age 為普通索引，表中有 2 條記錄。

表中數(shù)據(jù)為：

ref_or_null

類似 ref，但是可以搜索值為 NULL 的行。

explain select * from teacher where age = 24 or age is null

當我們增加 age is null? 查詢條件后，其 type 字段就變成了 ref_or_null。

index_merge

表示使用了索引合并的優(yōu)化方法。

索引合并指的是：對多個索引分別進行條件掃描，然后將它們各自的結果進行合并。

EXPLAIN SELECT * from teacher where id = 1 or age = 24

執(zhí)行計劃為：

可以看到使用了 index_merge 的查詢類型。在 teacher 表中 id 和 age 都是索引，其將兩個字段的索引結果進行合并了。

range

range 表示檢索給定范圍的行，使用一個索引來選擇行，key 列顯示使用了哪個索引。

一般就是在你的 where 語句中出現(xiàn) between、<>、in 等的范圍查詢。

EXPLAIN SELECT * FROM TEACHER where age between 10 and 20

執(zhí)行計劃為：

上面語句中，我們使用 between 進行范圍查詢，因此 type 類型為 range。

index

index 表示只遍歷索引樹，且只從索引樹中獲取數(shù)據(jù)。

EXPLAIN SELECT id, age FROM TEACHER

上面 SQL 中的 id、age 都是索引字段，可以直接從索引樹中讀取。因此其 type 字段為 index，表示此次查詢數(shù)據(jù)可以直接從索引樹獲取到。但是如果查詢的字段不在索引樹中，那么就是全表掃描了。例如：

EXPLAIN SELECT id, enter_time FROM TEACHER

查詢 SQL 的 enter_time 字段不是索引，所以上面的查詢就變成了全表查詢（ALL）。

ALL

ALL 表示該查詢將遍歷全表以找到匹配行，這是最糟糕的一種查詢方式。

table 字段

表示數(shù)據(jù)來自哪張表

possible_keys 字段

顯示可能應用在這張表中的索引，一個或多個。

查詢涉及到的字段若存在索引，則該索引將被列出，但不一定被實際使用。

key 字段

實際使用到的索引，如果為 NULL，則沒有使用索引。

查詢中若使用了覆蓋索引（查詢的列剛好是索引），則該索引僅出現(xiàn)在 key 列表。

select * from teacher where name = 'T001'

上面這個查詢中，key 字段顯示使用了 udx_name 這個索引，也就是 name 這個字段作為索引。

key_len 字段

這一列顯示了 mysql 在索引里使用的字節(jié)數(shù)，通過這個值可以算出具體使用了索引中的哪些列。舉例來說，film_actor 的聯(lián)合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 兩個 int 列組成，并且每個 int 是 4 字節(jié)。通過結果中的 key_len=4 可推斷出查詢使用了第一個列：film_id 列來執(zhí)行索引查找。

mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;
+----+-------------+------------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table      | type | possible_keys     | key               | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+------------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | film_actor | ref  | idx_film_actor_id | idx_film_actor_id | 4       | const |    1 | Using index |
+----+-------------+------------+------+-------------------+-------------------+---------+-------+------+-------------+

key_len 計算規(guī)則如下：

字符串

  • char (n)：n 字節(jié)長度
  • varchar (n)：2 字節(jié)存儲字符串長度，如果是 utf-8，則長度 3n + 2

數(shù)值類型

  • tinyint：1 字節(jié)
  • smallint：2 字節(jié)
  • int：4 字節(jié)
  • bigint：8 字節(jié)

時間類型

  • date：3 字節(jié)
  • timestamp：4 字節(jié)
  • datetime：8 字節(jié)

其他

如果字段允許為 NULL，需要 1 字節(jié)記錄是否為 NULL

ref 字段

這一列顯示了在 key 列記錄的索引中，表查找值所用到的列或常量，常見的有：const（常量），func，NULL，字段名（例：film.id）。

rows 列

這一列是 mysql 估計要讀取并檢測的行數(shù)，注意這個不是結果集里的行數(shù)。

Extra 列

這一列展示的是額外信息。

distinct

一旦 mysql 找到了與行相聯(lián)合匹配的行，就不再搜索了。

mysql> explain select distinct name from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;
+----+-------------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+--------------+------+------------------------------+
| id | select_type | table      | type  | possible_keys     | key               | key_len | ref          | rows | Extra                        |
+----+-------------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+--------------+------+------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | film       | index | idx_name          | idx_name          | 33      | NULL         |    3 | Using index; Using temporary |
|  1 | SIMPLE      | film_actor | ref   | idx_film_actor_id | idx_film_actor_id | 4       | test.film.id |    1 | Using index; Distinct        |
+----+-------------+------------+-------+-------------------+-------------------+---------+--------------+------+------------------------------+

Using index

這表示查找某個表的時候，所需要的信息直接從索引就可以拿到，而不需要再訪問行記錄。

mysql> explain select id from film order by id;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | film  | index | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL |    3 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

上面例子中，我只是選擇了 id 列，這個列本身是索引，其信息直接在索引樹中就可以拿到，因此不需要再訪問行記錄。

Using where

mysql 服務器將在存儲引擎檢索行后再進行過濾。就是先讀取整行數(shù)據(jù)，再按 where 條件進行檢查，符合就留下，不符合就丟棄。

mysql> explain select * from film where id > 1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | Extra                    |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | film  | index | PRIMARY       | idx_name | 33      | NULL |    3 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+--------------------------+

Using temporary

mysql 需要創(chuàng)建一張臨時表來處理查詢。出現(xiàn)這種情況一般是要進行優(yōu)化的，首先是想到用索引來優(yōu)化。

1. actor.name沒有索引，此時創(chuàng)建了張臨時表來distinct
mysql> explain select distinct name from actor;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra           |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------+
|  1 | SIMPLE      | actor | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using temporary |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------+

2. film.name建立了idx_name索引，此時查詢時extra是using index,沒有用臨時表
mysql> explain select distinct name from film;
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | film  | index | idx_name      | idx_name | 33      | NULL |    3 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+

Using filesort

MySQL 中無法利用索引完成的排序操作稱為「文件排序」。

在 MySQL 中的 ORDER BY 有兩種排序?qū)崿F(xiàn)方式：

  1. 利用有序索引獲取有序數(shù)據(jù)
  2. 文件排序

在 explain 中分析查詢的時候，利用有序索引獲取有序數(shù)據(jù)顯示 Using index ，文件排序顯示 Using filesort。至于什么時候使用索引排序，什么時候使用文件排序，這個問題太過于復雜，這里不做深入介紹。

1. actor.name未創(chuàng)建索引，會瀏覽actor整個表，保存排序關鍵字name和對應的id，然后排序name并檢索行記錄
mysql> explain select * from actor order by name;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra          |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | actor | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+

2. film.name建立了idx_name索引,此時查詢時extra是using index
mysql> explain select * from film order by name;
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | film  | index | NULL          | idx_name | 33      | NULL |    3 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+------+-------------+

建表語句

建表語句如下：

/*
 Navicat Premium Data Transfer

 Source Server         : localhost
 Source Server Type    : MySQL
 Source Server Version : 80019
 Source Host           : localhost:3306
 Source Schema         : test

 Target Server Type    : MySQL
 Target Server Version : 80019
 File Encoding         : 65001

 Date: 22/06/2020 08:59:15
*/

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- Table structure for course
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `course`;
CREATE TABLE `course` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `udx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

-- ----------------------------
-- Records of course
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `course` VALUES (2, 'shuxue');
INSERT INTO `course` VALUES (3, 'yingyu');
INSERT INTO `course` VALUES (1, 'yuwen');
COMMIT;

-- ----------------------------
-- Table structure for student
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `age` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `udx_name` (`name`),
  UNIQUE KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

-- ----------------------------
-- Records of student
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `student` VALUES (1, 'S001', 24);
INSERT INTO `student` VALUES (2, 'S002', 23);
INSERT INTO `student` VALUES (3, 'S003', 22);
COMMIT;

-- ----------------------------
-- Table structure for student_course
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `student_course`;
CREATE TABLE `student_course` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `student_name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `course_name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_student_name` (`student_name`),
  KEY `idx_course_name` (`course_name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

-- ----------------------------
-- Records of student_course
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `student_course` VALUES (1, 'S001', 'yuwen');
INSERT INTO `student_course` VALUES (2, 'S001', 'shuxue');
INSERT INTO `student_course` VALUES (3, 'S001', 'yingyu');
INSERT INTO `student_course` VALUES (4, 'S002', 'yuwen');
INSERT INTO `student_course` VALUES (5, 'S002', 'shuxue');
INSERT INTO `student_course` VALUES (6, 'S003', 'yuwen');
COMMIT;

-- ----------------------------
-- Table structure for teacher
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `teacher`;
CREATE TABLE `teacher` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `enter_time` datetime DEFAULT NULL,
  `age` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `udx_name` (`name`),
  KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

-- ----------------------------
-- Records of teacher
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `teacher` VALUES (1, 'T001', '2020-06-16 21:51:54', 12);
INSERT INTO `teacher` VALUES (2, 'T002', '2020-06-15 21:52:02', 12);
INSERT INTO `teacher` VALUES (3, 'T003', '2020-06-14 21:52:08', 24);
INSERT INTO `teacher` VALUES (4, 'T004', '2020-06-14 21:52:08', 24);
COMMIT;

-- ----------------------------
-- Table structure for teacher_student
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `teacher_student`;
CREATE TABLE `teacher_student` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `teacher_name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `student_name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_teacher_name` (`teacher_name`),
  KEY `idx_student_name` (`student_name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

-- ----------------------------
-- Records of teacher_student
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `teacher_student` VALUES (1, 'T001', 'S001');
INSERT INTO `teacher_student` VALUES (2, 'T001', 'S002');
INSERT INTO `teacher_student` VALUES (3, 'T001', 'S003');
INSERT INTO `teacher_student` VALUES (4, 'T002', 'S001');
INSERT INTO `teacher_student` VALUES (5, 'T002', 'S002');
INSERT INTO `teacher_student` VALUES (6, 'T003', 'S001');
COMMIT;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

參考資料

  • 一張圖徹底搞懂 MySQL 的 explain - 個人文章 - SegmentFault 思否
  • MySQL explain 詳解 - butterfly100 - 博客園?
責任編輯：武曉燕 來源： 樹哥聊編程
explain關鍵字MySQL
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C++ static關

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PhoneGap AP指南Keyword Ind

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SQL索引Explain

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C語言staic關鍵字

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Staticc語言UNIX系統(tǒng)

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Pythonwith代碼

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關鍵字底層代碼

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Golangomitemptyjson

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TypeScriptJavaScript

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Spark系統(tǒng)并行

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C# this關鍵字

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Linq LET關鍵字

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Java

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C++Protected關鍵字

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C# this關鍵字

2013-01-30 10:12:14

Pythonyield
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