explain format=json 可以打印详细地执行计划成本，下面两个示例将告诉你如何查看成本输出，以及如何计算成本。
表结构如下：
mysql> show create table sbtest1\G
*************************** 1. row ***************************
Table: sbtest1
Create Table: CREATE TABLE `sbtest1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`c` char(120) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '',
`pad` varchar(90) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4316190 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin
##注意sbtest3无主键
mysql> show create table sbtest3\G
*************************** 1. row ***************************
Table: sbtest3
Create Table: CREATE TABLE `sbtest3` (
`id` int(11) NOT NULL,
`k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`c` char(120) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '',
`pad` varchar(66) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
KEY `k_3` (`k`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin示例1
mysql> explain format=json select * from sbtest3 where id<100 and k<200\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: {
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {
"query_cost": "26.21" ##查询总成本
},
"table": {
"table_name": "sbtest3", ##表名
"access_type": "range", ##访问数据的方式是range，即索引范围查找
"possible_keys": [
"k_3"
],
"key": "k_3", ##使用索引
"used_key_parts": [
"k"
],
"key_length": "4",
"rows_examined_per_scan": 18, ##扫描 k_3 索引的行数：18（满足特定条件时使用index dive可得到真实行数）
"rows_produced_per_join": 5, ##扇出。在扫描索引后估算满足id<100条件的行数：5
"filtered": "33.33", ##在扫描索引后估算满足其他条件id<100的数据行占扫描行数的比重
"index_condition": "(`sbtest`.`sbtest3`.`k` < 200)", ##索引条件
"cost_info": {
"read_cost": "25.01", ##这里包含了所有的IO成本+部分CPU成本
"eval_cost": "1.20", ##部分CPU成本：rows_produced_per_join*成本常数
"prefix_cost": "26.21", ##read_cost+eval_cost
"data_read_per_join": "4K"
},
"used_columns": [
"id",
"k",
"c",
"pad"
],
"attached_condition": "(`sbtest`.`sbtest3`.`id` < 100)"
}
}
}rows_produced_per_join
字面意思是每次连接产生的行，这里是个单表查询，无所谓连接，估计是为了统一所以这样命名了（因为SQL有可能是连接查询，这样就不必再取一个名字）。从单表查询来看，这个就是预估的最终满足条件的行数，即 rows_examined_per_scan*filtered，18*33.33%四舍五入应该是 6 才对，这里是向下取整所以显示5。这个值也叫做扇出。
eval_cost
这个很简单，就是计算扇出的CPU成本。应用条件 k<200 时，需要扫描索引 18 行记录，这里18是精确值（index dive），然后优化器用了一种叫启发式规则（heuristic）的算法估算出其中满足条件 id<100 的比例为 33.33%，进行 18*33.33% 次计算的CPU成本等于 18*33.33%*0.2=1.2，这里 0.2 是成本常数（即 row_evaluate_cost ）。
简化公示：eval_cost=rows_examined_per_scan*filtered*成本常数，由于 rows_produced_per_join 其实等于 rows_examined_per_scan*filtered，再简化可以得出：eval_cost=rows_produced_per_join*成本常数
注意：计算成本时扇出数准确来说应该用 rows_examined_per_scan*filtered 表示， rows_produced_per_join 是对其向下取整的
read_cost
这里包含了所有的IO成本+（CPU成本-eval_cost）。我们先看下这个SQL的总成本应该怎么算：
访问二级索引 k_3 的成本：
- IO成本=1*1.0
查询优化器粗暴的认为读取索引的一个范围区间的I/O成本和读取一个页面是相同的，这个SQL中 k 字段的筛选范围只有1个：k < 200，而读取一个页面的IO成本为1.0（即 io_block_read_cost）； - CPU成本=18*0.2
从 k 索引中取出 18行数据后，实际还要再计算一遍，每行计算的成本为 0.2。
然后因为 select * 以及 where id<100 需要的数据都不在索引 k_3 中，所以还需要回表，回表成本：
- IO成本=18*1.0
从索引中取出满足 k<200 的数据一共是 18 行，所以=18*1.0； - CPU成本=18*0.2
从这18行完整的数据中计算满足 id<100 的数据，所以也需要计算 18 次。这里拆成了两部分：18*(66.67%+33.33%)*0.2，eval_cost 是其中 18*33.33%*0.2 的部分，即扇出的那部分。
总成本=1*1.0+18*0.2+18*1+18*0.2=26.2。
示例2
mysql> explain format=json select t1.id from sbtest1 t1 join sbtest3 t3 \
on t1.id=t3.id and t3.k<200 and t3.id<100\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: {
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {
"query_cost": "33.41" ##查询总成本
},
"nested_loop": [ ##join算法：NLJ
{
"table": {
"table_name": "t3", ##t3是驱动表
"access_type": "range", ##访问数据的方式是range，即索引范围查找
"possible_keys": [
"k_3"
],
"key": "k_3", ##使用的索引：k_3
"used_key_parts": [ ##索引字段：k
"k"
],
"key_length": "4",
"rows_examined_per_scan": 18, ##k_3索引扫描行数：18
"rows_produced_per_join": 5, ##扇出。18*33.33% 向下取整了所以是5，实际算eval_cost时应该四舍五入得6
"filtered": "33.33", ##（估算值）扫描索引18行后，满足条件id<200的数据占扫描行数的比例，即驱动表扇出
"index_condition": "(`sbtest`.`t3`.`k` < 200)",
"cost_info": {
"read_cost": "25.01", ##这里包含了所有的IO成本+部分CPU成本
"eval_cost": "1.20", ##部分CPU成本：rows_produced_per_join*成本常数
"prefix_cost": "26.21", ##驱动表的总成本：read_cost+eval_cost
"data_read_per_join": "4K"
},
"used_columns": [
"id",
"k"
],
"attached_condition": "(`sbtest`.`t3`.`id` < 100)"
}
},
{
"table": {
"table_name": "t1", ##t1为被驱动表
"access_type": "eq_ref", ##关联查询时访问驱动表方式是通过主键或唯一索引的等值查询
"possible_keys": [
"PRIMARY"
],
"key": "PRIMARY", ##使用索引为主键
"used_key_parts": [ ##索引字段为id
"id"
],
"key_length": "4",
"ref": [
"sbtest.t3.id"
],
"rows_examined_per_scan": 1, ##关联查询时，每次扫描被驱动表1行数据（使用主键）
"rows_produced_per_join": 5, ##被驱动表t1的扇出，即估算的满足join条件的行数
"filtered": "100.00", ##关联查询后，（估算）满足join条件的行数占被驱动表t1总扫描行数的比例
"using_index": true, ##t1总扫描行数=rows_examined_per_scan*驱动表扇出数=1*6=6
"cost_info": {
"read_cost": "6.00", ##t1表总的IO成本：驱动表扇出数*单次查询被驱动表的IO成本=6*1*1.0=6
"eval_cost": "1.20", ##部分CPU成本：rows_produced_per_join*成本常数=6*0.2
"prefix_cost": "33.41", ##查询总成本=驱动表的总成本+被驱动表的(read_cost+eval_cost)
"data_read_per_join": "5K"
},
"used_columns": [
"id"
]
}
}
]
}
}eval_cost 是部分CPU成本，但是由于 filtered=100%，另一部分成本 rows_examined_per_scan*(1-filtered)*成本常数=0，所以 eval_cost 就相当于全部的CPU成本了。
join查询的总成本计算公式简化：连接查询总成本 = 访问驱动表的成本 + 访问被驱动表的成本。explain 执行计划详解1 中有解释 filtered 在关联查询中的重要性。
在上面示例中：访问驱动表的成本=26.21，被驱动表的成本=6+1.2=7.2
总成本=26.21+7.2=33.41
注意
被驱动表的 read_cost+eval_cost 不等于被驱动表的总成本，除非 filtered 等于100%。可以简化被驱动表的总成本计算公式：被驱动表的总成本= read_cost + eval_cost/filtered
感谢原作者：https://www.jianshu.com/p/f93b13323058