http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3333881.html
引子：
使用MySQL建立了一張表country，總共有才3121行記錄。
但是使用explain select count(*) from country;的時候，發現行數rows達到6897，讓我大吃一驚。
mysql> explain select count(*) from country; +----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | country | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 6897 | NULL | +----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
問題：為什么explain的結果和真實的結果運行不一致，並且產生這么大的誤差？
針對這個問題，上網查了些資料，特此發博文總結下，當然自己也是剛剛使用mysql，有很多不了解的地方，希望多多指正。
一、explain是什么？
通過explain可以查看MySQL的執行計划，從而知道MySQL是如何處理我們的SQL語句。具體來說通過explain我們能得到一系列的關鍵信息，比如哪些索引被實際使用，查詢了多少行等等。
explain使用Rows來告知我們數據庫即將要閱讀的行數，但是實際將要閱讀的行數和explain所記載的將要閱讀的行數可能會有差異，這是因為explain並沒有真的去執行sql語句從而得出行數，而是進行了某種預估。
二、explain怎么預估行數
找了半天得知真相的我眼淚掉下來：http://lists.mysql.com/commits/115810
1）mysql-5.5之前
首先找到查詢第一個記錄所在的page（記為PLeft），統計PLeft里的記錄數（記為Records_PLeft），之后找到最后一個記錄所在的page（記為PRight），統計PRight的記錄數（Records_PRight），之后將Records_PLeft與Records_PRight取平均，最后乘以總共的page數目（記為Page_Num）。公式如下：
Rows = ((Records_PLeft + Records_PRight)/2)*Page_Num
統計上講這個預估方法是很有偏的。比如總共4個page：page1(999 records), page2(1 record), page3(1 record), page4(1 record)，這樣預估出來的Rows=((999+1)/2)*4 = 2000，然而實際上才總共才有1002個記錄。
2）mysql-5.5之后
上述預估偏差大的關鍵在於有偏，而有偏的關鍵在於采樣的page數太少了，事實上只采樣了邊界2個，新算法的思路很簡單，增加采樣數目，比如采樣10個page，這樣可以在一定程度上降低偏差。
具體來說，mysql除了邊界2個外，還沿着左側page往右連續查找8個page，如果總的page數目小於等於10個，那么預估的Rows和真實的Rows一致。
Rows = ((Records_PLeft + Records_P1 + Records_P2 + ... + Records_P8 + Records_PRight)/10)*Page_Num
上述方法只是在一定程度上緩解了有偏的問題，但是不准確還是存在的，事實上樓主的mysql版本是5.6版本，可見還是沒有解決的很好。
三、思考
為什么是從左往右連續選8個page，而不是在首尾之間隨機選擇8個page，既然要緩解采樣有偏的問題，那么隨機選應該更好。猜想可能有兩個原因：1）隨機選擇每次explain得到的Rows不一樣，不方便應用；2）隨機選會造成I/O開銷，尤其是數據量大的時候，畢竟explain是希望能快速得到預估結果。
我覺得應該還有更好的算法，能實現explain效率與精度的tradeoff，希望大家能給出建議。