MySQL查詢優(yōu)化之explain的深入解析
更新時(shí)間：2013年06月13日 09:35:53 作者：
本篇文章是對(duì)MySQL查詢優(yōu)化中的explain進(jìn)行了詳細(xì)的分析介紹，需要的朋友參考下
在分析查詢性能時(shí)，考慮EXPLAIN關(guān)鍵字同樣很管用。EXPLAIN關(guān)鍵字一般放在SELECT查詢語(yǔ)句的前面，用于描述MySQL如何執(zhí)行查詢操作、以及MySQL成功返回結(jié)果集需要執(zhí)行的行數(shù)。explain 可以幫助我們分析 select 語(yǔ)句,讓我們知道查詢效率低下的原因,從而改進(jìn)我們查詢,讓查詢優(yōu)化器能夠更好的工作。
一、MySQL 查詢優(yōu)化器是如何工作的
MySQL 查詢優(yōu)化器有幾個(gè)目標(biāo),但是其中最主要的目標(biāo)是盡可能地使用索引,并且使用最嚴(yán)格的索引來(lái)消除盡可能多的數(shù)據(jù)行。最終目標(biāo)是提交 SELECT 語(yǔ)句查找數(shù)據(jù)行,而不是排除數(shù)據(jù)行。優(yōu)化器試圖排除數(shù)據(jù)行的原因在于它排除數(shù)據(jù)行的速度越快,那么找到與條件匹配的數(shù)據(jù)行也就越快。如果能夠首先進(jìn)行最嚴(yán)格的測(cè)試,查詢就可以執(zhí)行地更快。
EXPLAIN 的每個(gè)輸出行提供一個(gè)表的相關(guān)信息,并且每個(gè)行包括下面的列:
| 項(xiàng) | 說(shuō)明 |
| id | MySQL Query Optimizer 選定的執(zhí)行計(jì)劃中查詢的序列號(hào)。表示查詢中執(zhí)行 select 子句或操作表的順序,id 值越大優(yōu)先級(jí)越高,越先被執(zhí)行。id 相同,執(zhí)行順序由上至下。 |
| select_type 查詢類型 | 說(shuō)明 |
| SIMPLE | 簡(jiǎn)單的 select 查詢,不使用 union 及子查詢 |
| PRIMARY | 最外層的 select 查詢 |
| UNION | UNION 中的第二個(gè)或隨后的 select 查詢,不 依賴于外部查詢的結(jié)果集 |
| DEPENDENT UNION | UNION 中的第二個(gè)或隨后的 select 查詢,依 賴于外部查詢的結(jié)果集 |
| SUBQUERY | 子查詢中的第一個(gè) select 查詢,不依賴于外 部查詢的結(jié)果集 |
| DEPENDENT SUBQUERY | 子查詢中的第一個(gè) select 查詢,依賴于外部 查詢的結(jié)果集 |
| DERIVED | 用于 from 子句里有子查詢的情況。 MySQL 會(huì) 遞歸執(zhí)行這些子查詢, 把結(jié)果放在臨時(shí)表里。 |
| UNCACHEABLE SUBQUERY | 結(jié)果集不能被緩存的子查詢,必須重新為外 層查詢的每一行進(jìn)行評(píng)估。 |
| UNCACHEABLE UNION | UNION 中的第二個(gè)或隨后的 select 查詢,屬 于不可緩存的子查詢 |
| 項(xiàng) | 說(shuō)明 |
| table | 輸出行所引用的表 |
| type 重要的項(xiàng),顯示連接使用的類型,按最 優(yōu)到最差的類型排序 | 說(shuō)明 |
| system | 表僅有一行(=系統(tǒng)表)。這是 const 連接類型的一個(gè)特例。 |
| const | const 用于用常數(shù)值比較 PRIMARY KEY 時(shí)。當(dāng) 查詢的表僅有一行時(shí),使用 System。 |
| eq_ref | const 用于用常數(shù)值比較 PRIMARY KEY 時(shí)。當(dāng) 查詢的表僅有一行時(shí),使用 System。 |
| ref | 連接不能基于關(guān)鍵字選擇單個(gè)行,可能查找 到多個(gè)符合條件的行。 叫做 ref 是因?yàn)樗饕?跟某個(gè)參考值相比較。這個(gè)參考值或者是一 個(gè)常數(shù),或者是來(lái)自一個(gè)表里的多表查詢的 結(jié)果值。 |
| ref_or_null | 如同 ref, 但是 MySQL 必須在初次查找的結(jié)果 里找出 null 條目,然后進(jìn)行二次查找。 |
| index_merge | 說(shuō)明索引合并優(yōu)化被使用了。 |
| unique_subquery | 在某些 IN 查詢中使用此種類型,而不是常規(guī)的 ref:value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) |
| index_subquery | 在 某 些 IN 查 詢 中 使 用 此 種 類 型 , 與 unique_subquery 類似,但是查詢的是非唯一 性索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr) |
| range | 只檢索給定范圍的行,使用一個(gè)索引來(lái)選擇 行。key 列顯示使用了哪個(gè)索引。當(dāng)使用=、 <>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比較關(guān)鍵字列時(shí),可 以使用 range。 |
| index | 全表掃描,只是掃描表的時(shí)候按照索引次序 進(jìn)行而不是行。主要優(yōu)點(diǎn)就是避免了排序, 但是開銷仍然非常大。 |
| all | 最壞的情況,從頭到尾全表掃描。 |
| 項(xiàng) | 說(shuō)明 |
| possible_keys | 指出 MySQL 能在該表中使用哪些索引有助于 查詢。如果為空,說(shuō)明沒(méi)有可用的索引。 |
| 項(xiàng) | 說(shuō)明 |
| key | MySQL 實(shí)際從 possible_key 選擇使用的索引。 如果為 NULL,則沒(méi)有使用索引。很少的情況 下,MYSQL 會(huì)選擇優(yōu)化不足的索引。這種情 況下,可以在 SELECT 語(yǔ)句中使用 USE INDEX (indexname)來(lái)強(qiáng)制使用一個(gè)索引或者用 IGNORE INDEX(indexname)來(lái)強(qiáng)制 MYSQL 忽略索引 |
| 項(xiàng) | 說(shuō)明 |
| key_len | 使用的索引的長(zhǎng)度。在不損失精確性的情況 下,長(zhǎng)度越短越好。 |
| 項(xiàng) | 說(shuō)明 |
| ref | 顯示索引的哪一列被使用了 |
| 項(xiàng) | 說(shuō)明 |
| rows | MYSQL 認(rèn)為必須檢查的用來(lái)返回請(qǐng)求數(shù)據(jù)的行數(shù) |
| 項(xiàng) | 說(shuō)明 |
| rows | MYSQL 認(rèn)為必須檢查的用來(lái)返回請(qǐng)求數(shù)據(jù)的行數(shù) |
extra 中出現(xiàn)以下 2 項(xiàng)意味著 MYSQL 根本不能使用索引,效率會(huì)受到重大影響。應(yīng)盡可能對(duì)此進(jìn)行優(yōu)化。
| extra 項(xiàng) | 說(shuō)明 |
| Using filesort | 表示 MySQL 會(huì)對(duì)結(jié)果使用一個(gè)外部索引排序,而不是從表里按索引次序讀到相關(guān)內(nèi)容?？赡茉趦?nèi)存或者磁盤上進(jìn)行排序。MySQL 中無(wú)法利用索引完成的排序操作稱為“文件排序” |
| Using temporary | 表示 MySQL 在對(duì)查詢結(jié)果排序時(shí)使用臨時(shí)表。常見(jiàn)于排序 order by 和分組查詢 group by。 |
下面來(lái)舉一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明下 explain 的用法。
先來(lái)一張表:
復(fù)制代碼 代碼如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article` (`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`author_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`category_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`views` int(10) unsigned NOT NULL,
`comments` int(10) unsigned NOT NULL,
`title` varbinary(255) NOT NULL,
`content` text NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
再插幾條數(shù)據(jù):
復(fù)制代碼 代碼如下:
INSERT INTO `article`
(`author_id`, `category_id`, `views`, `comments`, `title`, `content`) VALUES
(1, 1, 1, 1, '1', '1'),
(2, 2, 2, 2, '2', '2'),
(1, 1, 3, 3, '3', '3');
需求:
查詢 category_id 為 1 且 comments 大于 1 的情況下,views 最多的 article_id。
先查查試試看:
復(fù)制代碼 代碼如下:
EXPLAIN
SELECT author_id
FROM `article`
WHERE category_id = 1 AND comments > 1
ORDER BY views DESC
LIMIT 1\G
看看部分輸出結(jié)果:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: article
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 3
Extra: Using where; Using filesort
1 row in set (0.00 sec)
很顯然,type 是 ALL,即最壞的情況。Extra 里還出現(xiàn)了 Using filesort,也是最壞的情況。優(yōu)化是必須的。
嗯,那么最簡(jiǎn)單的解決方案就是加索引了。好,我們來(lái)試一試。查詢的條件里即 where 之后共使用了 category_id,comments,views 三個(gè)字段。那么來(lái)一個(gè)聯(lián)合索引是最簡(jiǎn)單的了。
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `article` ADD INDEX x ( `category_id` , `comments`, `views` );
結(jié)果有了一定好轉(zhuǎn),但仍然很糟糕:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: article
type: range
possible_keys: x
key: x
key_len: 8
ref: NULL
rows: 1
Extra: Using where; Using filesort
1 row in set (0.00 sec)
type 變成了 range,這是可以忍受的。但是 extra 里使用 Using filesort 仍是無(wú)法接受的。但是我們已經(jīng)建立了索引,為啥沒(méi)用呢?這是因?yàn)榘凑?BTree 索引的工作原理,先排序 category_id,如果遇到相同的 category_id 則再排序 comments,如果遇到相同的 comments 則再排序 views。當(dāng) comments 字段在聯(lián)合索引里處于中間位置時(shí),因comments > 1 條件是一個(gè)范圍值(所謂 range),MySQL 無(wú)法利用索引再對(duì)后面的 views 部分進(jìn)行檢索,即 range 類型查詢字段后面的索引無(wú)效。
那么我們需要拋棄 comments,刪除舊索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
DROP INDEX x ON article;
然后建立新索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `article` ADD INDEX y ( `category_id` , `views` ) ;
接著再運(yùn)行查詢:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: article
type: ref
possible_keys: y
key: y
key_len: 4
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
可以看到,type 變?yōu)榱?ref,Extra 中的 Using filesort 也消失了,結(jié)果非常理想。
再來(lái)看一個(gè)多表查詢的例子。
首先定義 3個(gè)表 class 和 room。
復(fù)制代碼 代碼如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (
`bookid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`bookid`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `phone` (
`phoneid` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`phoneid`)
) engine = innodb;
然后再分別插入大量數(shù)據(jù)。插入數(shù)據(jù)的php腳本：
復(fù)制代碼 代碼如下:
<?php
$link = mysql_connect("localhost","root","870516");
mysql_select_db("test",$link);
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
$j = rand(1,20);
$sql = " insert into class(card) values({$j})";
mysql_query($sql);
}
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
$j = rand(1,20);
$sql = " insert into book(card) values({$j})";
mysql_query($sql);
}
for($i=0;$i<10000;$i++)
{
$j = rand(1,20);
$sql = " insert into phone(card) values({$j})";
mysql_query($sql);
}
mysql_query("COMMIT");
?>
然后來(lái)看一個(gè)左連接查詢:
復(fù)制代碼 代碼如下:
explain select * from class left join book on class.card = book.card\G
分析結(jié)果是:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)
顯然第二個(gè) ALL 是需要我們進(jìn)行優(yōu)化的。
建立個(gè)索引試試看:
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ref
possible_keys: y
key: y
key_len: 4
ref: test.class.card
rows: 1000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)
可以看到第二行的 type 變?yōu)榱?ref,rows 也變成了 1741*18,優(yōu)化比較明顯。這是由左連接特性決定的。LEFT JOIN 條件用于確定如何從右表搜索行,左邊一定都有,所以右邊是我們的關(guān)鍵點(diǎn),一定需要建立索引。
刪除舊索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
DROP INDEX y ON book;
建立新索引。
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);
結(jié)果
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)
基本無(wú)變化。
然后來(lái)看一個(gè)右連接查詢:
復(fù)制代碼 代碼如下:
explain select * from class right join book on class.card = book.card;
分析結(jié)果是:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ref
possible_keys: x
key: x
key_len: 4
ref: test.book.card
rows: 1000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)
優(yōu)化較明顯。這是因?yàn)?RIGHT JOIN 條件用于確定如何從左表搜索行,右邊一定都有,所以左邊是我們的關(guān)鍵點(diǎn),一定需要建立索引。
刪除舊索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
DROP INDEX x ON class;
建立新索引。
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);
結(jié)果
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)
基本無(wú)變化。
最后來(lái)看看 inner join 的情況:
復(fù)制代碼 代碼如下:
explain select * from class inner join book on class.card = book.card;
結(jié)果:
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ref
possible_keys: x
key: x
key_len: 4
ref: test.book.card
rows: 1000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)
刪除舊索引:
復(fù)制代碼 代碼如下:
DROP INDEX y ON book;
結(jié)果
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)
建立新索引。
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);
結(jié)果
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
2 rows in set (0.00 sec)
綜上所述,inner join 和 left join 差不多,都需要優(yōu)化右表。而 right join 需要優(yōu)化左表。
我們?cè)賮?lái)看看三表查詢的例子
添加一個(gè)新索引：
復(fù)制代碼 代碼如下:
ALTER TABLE `phone` ADD INDEX z ( `card`);
ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);
復(fù)制代碼 代碼如下:
explain select * from class left join book on class.card=book.card left join phone on book.card = phone.card;
復(fù)制代碼 代碼如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: class
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 20000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: book
type: ref
possible_keys: y
key: y
key_len: 4
ref: test.class.card
rows: 1000
Extra:
*************************** 3. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: phone
type: ref
possible_keys: z
key: z
key_len: 4
ref: test.book.card
rows: 260
Extra: Using index
3 rows in set (0.00 sec)
后 2 行的 type 都是 ref 且總 rows 優(yōu)化很好,效果不錯(cuò)。
MySql 中的 explain 語(yǔ)法可以幫助我們改寫查詢,優(yōu)化表的結(jié)構(gòu)和索引的設(shè)置,從而最大地提高查詢效率。當(dāng)然,在大規(guī)模數(shù)據(jù)量時(shí),索引的建立和維護(hù)的代價(jià)也是很高的,往往需要較長(zhǎng)的時(shí)間和較大的空間,如果在不同的列組合上建立索引,空間的開銷會(huì)更大。因此索引最好設(shè)置在需要經(jīng)常查詢的字段中。
您可能感興趣的文章:
- mysql explain的用法(使用explain優(yōu)化查詢語(yǔ)句)
- mysql優(yōu)化利器之explain使用介紹
- MySQL查詢語(yǔ)句過(guò)程和EXPLAIN語(yǔ)句基本概念及其優(yōu)化
- MySQL性能優(yōu)化神器Explain的基本使用分析
- MySQL索引優(yōu)化Explain詳解
- MySQL如何基于Explain關(guān)鍵字優(yōu)化索引功能
- mysql優(yōu)化之慢查詢分析+explain命令分析+優(yōu)化技巧總結(jié)
- 全面解析MySQL?Explain如何優(yōu)化SQL查詢性能
- 輕松上手MYSQL之SQL優(yōu)化之Explain詳解
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了mysql 5.7.20 win64 安裝及配置方法,非常不錯(cuò)，具有參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2017-11-11
與MSSQL對(duì)比學(xué)習(xí)MYSQL的心得（二）--顯示寬度
MYSQL中的整數(shù)型數(shù)據(jù)類型都可以指定顯示寬度，而SQLSERVER不行2014-06-06
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)如何導(dǎo)入導(dǎo)出（備份還原）
這篇文章主要介紹了MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)如何導(dǎo)入導(dǎo)出（備份還原）,需要的朋友可以參考下2015-10-10
mysql啟動(dòng)的error 2003和1067錯(cuò)誤問(wèn)題解決方法
mysql安裝好經(jīng)常發(fā)現(xiàn)無(wú)法正常啟動(dòng)碰到最多的是error 2003的錯(cuò)誤，經(jīng)研究在此附上解決方法，希望可以幫助有類似問(wèn)題的朋友2013-09-09
這篇文章主要介紹了MySQL截取和拆分字符串函數(shù)用法,結(jié)合實(shí)例形式分析了mysql針對(duì)字符串的截取與拆分函數(shù)SUBSTRING及SUBSTRING_INDEX相關(guān)使用方法,需要的朋友可以參考下2016-09-09
MySQL 隨機(jī)查詢數(shù)據(jù)與隨機(jī)更新數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)代碼
以下的文章主要講述的是MySQL隨機(jī)查詢數(shù)據(jù)、MySQL隨機(jī)更新數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用以及對(duì)MySQL隨機(jī)查詢數(shù)據(jù)、MySQL隨機(jī)更新數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用代碼的描述，以下就是文章的主要內(nèi)容描述，望你會(huì)有所收獲。2010-06-06
下面小編就為大家?guī)?lái)一篇詳談mysql order by in 的字符順序(推薦)。小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2017-04-04
這篇文章主要介紹了JDBC如何連接不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)題，具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2007-02-02
Mysql全文搜索對(duì)模糊查詢的性能提升測(cè)試方式
這篇文章主要介紹了Mysql全文搜索對(duì)模糊查詢的性能提升測(cè)試方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-08-08
MySQL普通表轉(zhuǎn)換為分區(qū)表實(shí)戰(zhàn)指南
本文將詳細(xì)指導(dǎo)新手開發(fā)者如何將MySQL中的普通表轉(zhuǎn)換為分區(qū)表,分區(qū)表在處理龐大數(shù)據(jù)集時(shí)展現(xiàn)出顯著的性能優(yōu)勢(shì),不僅能大幅提升查詢速度,還能有效簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)維護(hù)工作,文中有詳細(xì)的代碼示例供大家參考,需要的朋友可以參考下2024-06-06