1       单表查询

1.1     单表range查询

1)       select * from nkeys where c3 > 3;    不能进行索引覆盖扫描         index range scan
2)       select c3 from nkeys where c3 > 3; 可以进行索引覆盖扫描         index only range scan

调用流程：

msyql_select -> JOIN::optimize -> make_join_statistics ->get_quick_record_count -> SQL_SELECT::test_quick_select->ha_innobase::scan_time ->get_key_scans_params ->check_quick_select->Opt_range.cc::check_quick_keys ->ha_innobase::records_in_range-> get_index_only_read_time -> ha_innobase::read_time ->get_best_ror_intersect ->get_best_covering_ror_intersect ->

a)         ha_innobase::scan_time函数，给出全表扫描read_time

i.              scan_time = (double) records / TIME_FOR_COMPARE + 1;

1. mysql层面，返回一个record需要的时间(CPU时间)
2. TIME_FOR_COMPARE = 5

ii.              return (double) (prebuilt->table->stat_clustered_index_size(聚簇索引叶页面数);

1. innodb层面，全表扫描时间，用读取的page数计算(IO时间)
2. 由于innodb是索引组织表，用不到page的预读，因此一次读取一个page

                      iii.              table_read_time = ha_innobase::scan_time() + scan_time + 1;

1. 全表扫描总时间 = innodb读取数据块时间 + mysql比较记录时间 + 1
2. 测试中：table_read_time = 4.3000000000000007

b)         check_quick_select函数，判断索引扫描的代价

c)         ha_innobase::records_in_range函数，判断给定range的索引扫描，将返回多少记录

i.              给定range的min_key，max_key，根据min_key，max_key构造查询条件，分别进行btr_cur_search_to_nth_level

ii.              传入的level是0，search到叶页面

iii.              根据返回的两个页面的关系，计算range中的数据量

iv.              详细的records_in_range函数实现，请见1.1.1章节。

d)         get_index_only_read_time函数，当前scan为index only scan，调用此函数计算read_time

i.              cpu_cost = (double) found_records / TIME_FOR_COMPARE;

1. range中的记录数，除以比较时间