在学习sql，使用sql后，有时候不理解sql代码为什么这样写？如果能了解sql代码的运行，就能够深入理解了。
8.2.1.7 Nested-Loop Join Algorithms 嵌套循环连接算法
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/nested-loop-joins.html
Nested-Loop Join Algorithm
Block Nested-Loop Join Algorithm
简单的NLJ算法
读取行，在一个循环内，从第一个表每次读一行x，并传递x到内部嵌套的循环（被join的下一个表格的处理）。
这个过程被重复多次，每次处理一个被join的表格。
⚠️本质就是嵌套循环，一个表一个循环。层层嵌套。
例子：3个表关联。所以嵌套3层。
Table Join Type
t1 range
t2 ref
t3 ALL
for each row in t1 matching range {
for each row in t2 matching reference key {
for each row in t3 {
if row satisfies join conditions, send to client
优化的算法。
explain声明提供了MYsql如何执行一个声明的详细信息。
比如select声明，explain会返回：每个表一行信息。
Mysql使用nested-loop join方法来处理所有的join连接。因此，mysql会从第一个表读一行数据，然后在第二个表找到一个匹配的行数据，在然后去往第三个表。。。当所有的表都被处理，Mysql会输出被选择的列，然后返回到上一个表，寻找更多的匹配行。
⚠️上面的过程，就是嵌套循环处理的过程。
EXPLAIN Output Columns
EXPLAIN Join Types
EXPLAIN Extra Information
EXPLAIN Output Interpretation
explain 输出列的解释：
下面的图，显示了explain声明中常用的输出列的信息：
id, 查询中select声明的序列号。
select_type: select类型
estimate: 被检测的row的数量估值。
filtered: Percentage of rows filtered by table condition, 通过筛选条件，被检索的行的百分比。
extra: 额外的信息。
explain用JSON格式来描述：
id列，在json中是select_id属性
simple: 没有使用UNION或子查询
primary: Outermost SELECT 最外层的主表。
UNION: 在一个UNION内的第2个及之后的select声明
Union result: 一个UNION的结果
subquery: 子查询中的第一个select
derived: 衍生表
dependent derived: 衍生表，依赖于另一个表
其他：具体见https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html#explain-output-column-table
key/index，Mysql实际决定使用的。
尚未理解。
rows:
Mysql估计执行查询时会被检测的行的数量。使用InnoDB引擎，这是一个估计值。
filtered：
由表的筛选条件而被检索的row的数量占表格所有行的比例。
最大值是100,表示没有进行筛选。
possible_keys:
搜索时，可能使用的索引。
keys:
搜索时，决定使用的索引。
system: 表格只有一行(系统相关？)
const: (没理解)
all: 全表扫描
index: 全索引扫描。
index_merge: 合并索引。例子：
# popluation和area两个字段都创建了索引
# 所以，下面的查询语句，就没有全表扫描，而是对每个字段执行索引扫描
select name, population, area from world
where population > 25000000 or area > 3000000
select count(distinct Salary) from Employee e2
where e2.Salary > e1.Salary
and e1.departmentid = e2.departmentid
order by e1.departmentid , Salary desc
使用explain分析
首先，Mysql通过依赖的子查询，建立一个attached_subqueries函数，
然后，主表的每行数据作为函数参数，函数返回一个结果。
最后，直到主表所有行被执行完成，返回的结果集合被排序order。
Visual Explain Plan
https://dev.mysql.com/doc/workbench/en/wb-performance-explain.html
标准框--红色：全表扫描（花费极高），全索引扫描（花费高）
圆脚框--group/sort，分组或排序
钻石框--joins
Framed boxes(有外框)--子查询。
Join type连接类型：
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html#explain-join-types
视图上的文本
解释（资源消耗）
system
Single row: system constant
Very low cost
CONST
Single row: constant
Very low cost
力扣550例子
Create table If Not Exists Activity (player_id int, device_id int, event_date date, games_played int)
Truncate table Activity
insert into Activity (player_id, device_id, event_date, games_played) values ('1', '2', '2016-03-01', '5')
insert into Activity (player_id, device_id, event_date, games_played) values ('1', '2', '2016-03-02', '6')
insert into Activity (player_id, device_id, event_date, games_played) values ('2', '3', '2017-06-25', '1')
insert into Activity (player_id, device_id, event_date, games_played) values ('3', '1', '2016-03-02', '0')
insert into Activity (player_id, device_id, event_date, games_played) values ('3', '4', '2018-07-03', '5')
编写一个 SQL 查询，报告在首次登录的第二天再次登录的玩家的分数，四舍五入到小数点后两位。换句话说，您需要计算从首次登录日期开始至少连续两天登录的玩家的数量，然后除以玩家总数。
解答答案：
select round(cast(count(1)/@total_user as decimal(3,2)), 2)as fraction from activity a1
inner join (
select player_id, min(event_date) as first_day from activity
group by player_id) t1
on t1.player_id = a1.player_id
and t1.first_day = date_sub(a1.event_date, interval 1 day),
(select @total_user :=count(distinct player_id) from activity) t2
