rows是优化器基于统计信息预估的步骤输出行数,并非实际值,其准确性取决于统计信息质量与条件复杂度,失真时需更新统计或优化查询写法。

SQL执行计划里的 rows 字段,代表优化器预估该步骤将返回的行数,并非实际执行结果。它直接影响连接顺序、索引选择和是否走全表扫描等关键决策,但容易被误读为“准确值”或“实际返回量”。理解它的来源和局限性,比单纯看数字更重要。
优化器基于统计信息(如表行数、列基数、直方图、索引分布)和谓词条件,通过内部模型估算每一步的输出行数。例如:
不能只盯单个 rows 值,要结合上下文交叉验证:
rows_examined 或 actual rows),差距超过一个数量级就值得深挖。预估失真通常指向统计信息滞后或模型失效:
ANALYZE TABLE tbl_name(MySQL)或 VACUUM ANALYZE tbl_name(PostgreSQL);WHERE mobile = 13800138000(字段是 VARCHAR),导致索引失效,优化器被迫低估过滤效果;WHERE DATE(create_time) = '2024-01-01',无法利用索引,优化器缺乏可靠基数参考;MySQL 8.0+ 可通过 SELECT @@optimizer_switch 查看是否启用 condition_fanout_filter 等新估算逻辑;PostgreSQL 中可通过 SET enable_seqscan = off 强制走索引,反推优化器是否因 rows 估算过低而放弃索引。真正有效的调优,是让 rows 回归合理区间,而非强行压制它变小。
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