一文教你看懂MySQL执行计划

怼烎@ 2023-01-19 07:06 190阅读 0赞

> 面试官说：工作这么久了，应该知道sql执行计划吧，讲讲Sql的执行计划吧！
> 
> 看了看面试官，吞了吞口水，暗示自己镇定点，整理了一下思绪缓缓的对面试官说：我不会 面试官：。。。。，回去等通知吧
> 
> 我：%^*&*%$*!@\#*
> 
> # 一、前言 #
> 
> 当我们工作到了一定的年限之后，一些应该掌握的知识点，我们是必须需要去了解的，比如今天面试官问的SQL执行计划 当我们执行一条SQL的时候，可以直接对应的结果，但是你并不晓得，它会经历多深远黑暗的隧道，通过连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器重重筛选，才有可能展示到我们面前，有时候当你等待N长时间，但是展现的却是 timeout，这个时候想砸电脑的心都有了，不过当你看了今天的SQL执行计划后，你再也不用砸电脑了，看懂了这篇文章你就会知道这都不是事，让我们一起来揭晓这里面的奥妙
> 
> 在实际的应用场景中，为了知道优化SQL语句的执行，需要查看SQL语句的具体执行过程，以加快SQL语句的执行效率。 通常会使用explain+SQL语句来模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。
> 
> **官网地址：**  
> https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html
> 
> 首先我们来下面的一条sql语句，其中会有id、select\_type 、table 等等这些列，这些就是我们执行计划中所包含的信息，我们要弄明白的就是这些列是用来干嘛的，以及每个列可能存在多少个值。
> 
> explain select \* from emp;
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL]
> 
>  
> 
> # 二、执行计划中包含的信息 #
> 
> 列(Column) 含义(Meaning)
> 
> id The SELECT identifier（**每个select子句的标识id**）
> 
> select\_type The SELECT type（**select语句的类型**）
> 
> table The table for the output row（**当前表名**）
> 
> partitions The matching partitions （**显示查询将访问的分区，如果你的查询是基于分区表**）
> 
> type The join type（**当前表内访问方式**）
> 
> possible\_keys The possible indexes to choose（**可能使用到的所引**）
> 
> key The index actually chosen（**经过优化器评估最终使用的索引**）
> 
> key\_len The length of the chosen key （**使用到的索引长度**）
> 
> ref The columns compared to the index（**引用到的上一个表的列**）
> 
> rows Estimate of rows to be examined （**要得到最终记录所要扫描经过的记录数**）
> 
> filtered Percentage of rows filtered by table condition（**存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下满足查询的记录数量的比例**）
> 
> extra Additional information （**额外的信息说明**）
> 
> **建表语句：**
> 
>     SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
>     DROP TABLE IF EXISTS `dept`;
>     CREATE TABLE `dept` (
>       `DEPTNO` int NOT NULL,
>       `DNAME` varchar(14) DEFAULT NULL,
>       `LOC` varchar(13) DEFAULT NULL,
>       PRIMARY KEY (`DEPTNO`)
>     ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
>     
>     INSERT INTO `dept` VALUES ('10', 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
>     INSERT INTO `dept` VALUES ('20', 'RESEARCH', 'DALLAS');
>     INSERT INTO `dept` VALUES ('30', 'SALES', 'CHICAGO');
>     INSERT INTO `dept` VALUES ('40', 'OPERATIONS', 'BOSTON');
>     
>     DROP TABLE IF EXISTS `emp`;
>     CREATE TABLE `emp` (
>       `EMPNO` int NOT NULL,
>       `ENAME` varchar(10) DEFAULT NULL,
>       `JOB` varchar(9) DEFAULT NULL,
>       `MGR` int DEFAULT NULL,
>       `HIREDATE` date DEFAULT NULL,
>       `SAL` double(7,2) DEFAULT NULL,
>       `COMM` double(7,2) DEFAULT NULL,
>       `DEPTNO` int DEFAULT NULL,
>       PRIMARY KEY (`EMPNO`),
>       KEY `idx_job` (`JOB`),
>       KEY `jdx_mgr` (`MGR`),
>       KEY `jdx_3` (`DEPTNO`),
>       KEY `idx_3` (`DEPTNO`)
>     ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
>     
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7369', 'SMITH', 'CLERK', '7902', '1980-12-17', '800.00', null, '20');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7499', 'ALLEN', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-20', '1600.00', '300.00', '30');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7521', 'WARD', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-22', '1250.00', '500.00', '30');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7566', 'JONES', 'MANAGER', '7839', '1981-02-02', '2975.00', null, '20');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7654', 'MARTIN', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-28', '1250.00', '1400.00', '30');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7698', 'BLAKE', 'MANAGER', '7839', '1981-01-05', '2850.00', null, '30');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7782', 'CLARK', 'MANAGER', '7839', '1981-09-06', '2450.00', null, '10');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7839', 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', '5000.00', null, '10');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7844', 'TURNER', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-08', '1500.00', '0.00', '30');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7900', 'JAMES', 'CLERK', '7698', '1981-12-03', '950.00', null, '30');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7902', 'FORD', 'ANALYST', '7566', '1981-12-03', '3000.00', null, '20');
>     INSERT INTO `emp` VALUES ('7934', 'MILLER', 'CLERK', '7782', '1982-01-23', '1300.00', null, '10');
>     
>     DROP TABLE IF EXISTS `emp2`;
>     CREATE TABLE `emp2` (
>       `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
>       `empno` int DEFAULT NULL,
>       PRIMARY KEY (`id`)
>     ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;
>     INSERT INTO `emp2` VALUES ('1', '111');
>     INSERT INTO `emp2` VALUES ('2', '222');
>     
>     DROP TABLE IF EXISTS `salgrade`;
>     CREATE TABLE `salgrade` (
>       `GRADE` int NOT NULL,
>       `LOSAL` double DEFAULT NULL,
>       `HISAL` double DEFAULT NULL,
>       PRIMARY KEY (`GRADE`)
>     ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
>     
>     INSERT INTO `salgrade` VALUES ('1', '700', '1200');
>     INSERT INTO `salgrade` VALUES ('2', '1201', '1400');
>     INSERT INTO `salgrade` VALUES ('3', '1401', '2000');
>     INSERT INTO `salgrade` VALUES ('4', '2001', '3000');
>     INSERT INTO `salgrade` VALUES ('5', '3001', '9999');
>     
>     DROP TABLE IF EXISTS `t_job`;
>     CREATE TABLE `t_job` (
>       `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
>       `job` varchar(9) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
>       PRIMARY KEY (`id`),
>       KEY `j` (`job`)
>     ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
>     复制代码
> 
> # 2.1 id #
> 
> select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序
> 
> id号分为三种情况：
> 
> **1、如果id相同，那么执行顺序从上到下**
> 
>     -- 左关联
>     explain select * from emp e left  join dept d on e.deptno = d.deptno;
>     -- 右关联
>     explain select * from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno;
>     复制代码
> 
> 通过left join 和 right join 验证；id一样（注意执行计划的table列），left join 先扫描e表，再扫描d表；right join 先扫描d表，再扫描e表
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 1]
> 
>  
> 
> ** 2、如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行**
> 
>     explain select * from emp e where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
>     复制代码
> 
> 在下面的表中会先查询 id 为 2的数据 也就是我们的 d表（**注意：我们可以看到d表中select\_type为 SUBQUERY 也就是子查询的 意思**），然后根据d表中的deptno去查询 e表中的数据
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 2]
> 
>  
> 
>  **3、id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行**
> 
>     explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
>     复制代码
> 
> 在这里先从id为2的执行，如果id是一样的，就按照顺序执行
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 3]
> 
>  
> 
> # 2.2 select\_type #
> 
> 主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询
> 
> select\_type 值含义(Meaning）**SIMPLE**简单的查询不包含 UNION 和 subqueries**PRIMARY**查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary**UNION**若第二个select出现在union之后，则被标记为union**DEPENDENT UNION**跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响UNION RESULT从union表获取结果的select**SUBQUERY**在select或者where列表中包含子查询**DEPENDENT SUBQUERY**subquery的子查询要受到外部表查询的影响**DERIVED**from子句中出现的子查询，也叫做派生类UNCACHEABLE SUBQUERY表示使用子查询的结果不能被缓存UNCACHEABLE UNION表示union的查询结果不能被缓存
> 
>     --simple:简单的查询，不包含子查询和union
>     explain select * from emp;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 4]
> 
>  
> 
>     --primary:查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary
>     explain select * from emp e where e.deptno = (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 5]
> 
>  
> 
>     --union:若第二个select出现在union之后，则被标记为union
>     explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 6]
> 
>  
> 
>     --dependent union:跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响
>     explain select * from emp e where e.empno  in ( select empno from emp where deptno = 10 union select empno from emp where sal >2000);
>     复制代码
> 
>  
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 7]
> 
>  
> 
>     --union result:从union表获取结果的select
>     explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
>     复制代码
> 
>  
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 8]
> 
>  
> 
>     --subquery:在select或者where列表中包含子查询
>     explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
>     复制代码
> 
>  
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 9]
> 
>  
> 
>     --dependent subquery:subquery的子查询要受到外部表查询的影响
>     explain select * from emp e where e.deptno = (select distinct deptno from dept where deptno = e.deptno);
>     复制代码
> 
>  
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 10]
> 
>  
> 
>     --DERIVED: from子句中出现的子查询，也叫做派生类，
>     explain select * from (select ename staname,mgr from emp where ename = 'W' union select ename,mgr from emp where ename = 'E') a;
>     复制代码
> 
>  
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 11]
> 
>  
> 
>     -- UNCACHEABLE SUBQUERY：表示使用子查询的结果不能被缓存
>      explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size);
>     复制代码
> 
>  
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 12]
> 
>  
> 
>     --uncacheable union:表示union的查询结果不能被缓存
>     explain select * from emp where exists (select 1 from dept where  emp.deptno = dept.deptno union select 1 from dept where  deptno = 10);
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 13]
> 
>  
> 
> # 2.3 table #
> 
> 对应行正在访问哪一个表，表名或者别名，可能是临时表或者union合并结果集 1、如果是具体的表名，则表明从实际的物理表中获取数据，也可以是表的别名 explain select \* from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 14]
> 
>  
> 
>  2、表名是derivedN的形式，表示使用了id为N的查询产生的衍生表 explain select \* from (select ename staname,mgr from emp where ename = 'WARD' union select ename staname,mgr from emp where ename = 'SMITH') a;
> 
> **derived2 ：** 表明我们需要从衍生表2中取数据
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 15]
> 
>  
> 
>  3、当有union result的时候，表名是union n1,n2等的形式，n1,n2表示参于union的id explain select \* from emp where deptno = 10 union select \* from emp where sal >2000;
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 16]
> 
>  
> 
> # 2.4 type #
> 
> type显示的是访问类型，访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据，最容易想的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下，访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是：
> 
> system > const > eq\_ref > ref > fulltext > ref\_or\_null > index\_merge > unique\_subquery > index\_subquery > range > index > ALL
> 
> 一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref
> 
>     --all:全表扫描，一般情况下出现这样的sql语句而且数据量比较大的话那么就需要进行优化。
>     explain select * from emp;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 17]
> 
>  
> 
>     --index：全索引扫描这个比all的效率要好，主要有两种情况，一种是当前的查询时覆盖索引，即我们需要的数据在索引中就可以索取，或者是使用了索引进行排序，这样就避免数据的重排序
>     explain  select empno from emp;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 18]
> 
>  
> 
>     --range：表示利用索引查询的时候限制了范围，在指定范围内进行查询，这样避免了index的全索引扫描，适用的操作符： =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, BETWEEN, LIKE, or IN() 
>     explain select * from emp where empno between 7000 and 7500;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 19]
> 
>  
> 
>     --index_subquery：利用索引来关联子查询，不再扫描全表
>     explain select * from emp where emp.job in (select job from t_job);
>     复制代码
> 
>     --unique_subquery:该连接类型类似与index_subquery,使用的是唯一索引
>      explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept);
>     复制代码
> 
>     --ref_or_null：对于某个字段即需要关联条件，也需要null值的情况下，查询优化器会选择这种访问方式
>     explain select * from emp e where  e.mgr is null or e.mgr=7369;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 20]
> 
>  
> 
>     --ref：使用了非唯一性索引进行数据的查找
>      create index idx_3 on emp(deptno);
>      explain select * from emp e,dept d where e.deptno =d.deptno;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 21]
> 
>  
> 
>     --eq_ref ：使用唯一性索引进行数据查找
>     explain select * from emp,emp2 where emp.empno = emp2.empno;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 22]
> 
>  
> 
>     --const：这个表至多有一个匹配行，
>     explain select * from emp where empno = 7369;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 23]
> 
>  
> 
>     --system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现
>     复制代码
> 
> # 2.5 possible\_keys #
> 
>  显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用
> 
>     explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 24]
> 
>  
> 
> # 2.6 key #
> 
>  实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引，查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠。
> 
>     explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 25]
> 
>  
> 
> # 2.7 key\_len #
> 
> 表示索引中使用的字节数，可以通过key\_len计算查询中使用的索引长度，在不损失精度的情况下长度越短越好。
> 
> 1、一般地，key\_len 等于索引列类型字节长度，例如int类型为4 bytes，bigint为8 bytes；
> 
> 2、如果是字符串类型，还需要同时考虑字符集因素，例如utf8字符集1个字符占3个字节，gbk字符集1个字符占2个字节
> 
> 3、若该列类型定义时允许NULL，其key\_len还需要再加 1 bytes
> 
> 4、若该列类型为变长类型，例如 VARCHAR（TEXT\\BLOB不允许整列创建索引，如果创建部分索引也被视为动态列类型），其key\_len还需要再加 2 bytes 字符集会影响索引长度、数据的存储空间，为您选择合适的字符集；变长字段需要额外的2个字节，固定长度字段不需要额外的字节。而null都需要1个字节的额外空间，所以以前有个说法：索引字段最好不要为NULL，因为NULL让统计更加复杂，并且需要额外一个字节的存储空间。
> 
>     -- key_len的长度计算公式：
>     
>     -- varchar(len)变长字段且允许NULL      : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2(变长字段)
>     -- varchar(len)变长字段且不允许NULL    : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+2(变长字段)
>     
>     -- char(len)固定字段且允许NULL         : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)
>     -- char(len)固定字段且不允许NULL       : len*(Character Set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)
>     复制代码
> 
>     explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
>     复制代码
> 
> ![一文教你看懂MySQL执行计划][MySQL 26]
> 
>  
> 
> # 2.8 ref #
> 
> 显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
> 
>     explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
>     复制代码
> 
> ![20210508112219828.png][]
> 
>  
> 
> # 2.9 rows #
> 
> 根据表的统计信息及索引使用情况，大致估算出找出所需记录需要读取的行数，此参数很重要，直接反应的sql找了多少数据，在完成目的的情况下越少越好
> 
>     explain select * from emp;
>     复制代码
> 
> ![20210508112228181.png][]
> 
>  
> 
> # 2.10 extra #
> 
> 包含额外的信息。
> 
>     --using filesort:说明mysql无法利用索引进行排序，只能利用排序算法进行排序，会消耗额外的位置
>     explain select * from emp order by sal;
>     复制代码
> 
> ![20210508112237175.png][]
> 
>  
> 
>     --using temporary:建立临时表来保存中间结果，查询完成之后把临时表删除
>     explain select ename,count(*) from emp where deptno = 10 group by ename;
>     复制代码
> 
> ![20210508112248550.png][]
> 
>  
> 
>     --using index:这个表示当前的查询时覆盖索引的，直接从索引中读取数据，而不用访问数据表。如果同时出现using where 表名索引被用来执行索引键值的查找，如果没有，表面索引被用来读取数据，而不是真的查找
>     explain select deptno,count(*) from emp group by deptno limit 10;
>     复制代码
> 
> ![20210508112258329.png][]
> 
>  
> 
>     --using where:使用where进行条件过滤
>     explain select * from emp2 where empno = 1;
>     复制代码
> 
> ![20210508112306169.png][]
> 
>  
> 
> # 三 总结 #
> 
> 到这里执行计划就讲完了，sql的执行计划并不是很难，主要是记住每个列代表的意思和如何进行优化，这个是需要大量的训练和实操实现的， 有兴趣的小伙伴可以自行去试试，还是很有趣的，本文只是简单介绍一下MySQL执行计划，想全面深入了解MySQL,可优先阅读MySQL官方手册，大家加油~

[MySQL]: /images/20221021/5b00078a96de47eca751fc1cb58dbbc5.png
[MySQL 1]: /images/20221021/435dfd4a884c41798990f7a2cd384f9b.png
[MySQL 2]: /images/20221021/c42f67f8d6c748bfbcce22b806d3efbd.png
[MySQL 3]: /images/20221021/eeb5d27f936c46109ff2725fc2b05dde.png
[MySQL 4]: /images/20221021/0debe49de324486b8f4f3714801b76ab.png
[MySQL 5]: /images/20221021/c13f2e27e34d43b080ae0ac4efc95a74.png
[MySQL 6]: /images/20221021/40233015ab25455d8dc20a2e49f68a96.png
[MySQL 7]: /images/20221021/efcbeb7f7ed041a58450eb9526d3ef36.png
[MySQL 8]: /images/20221021/44d42ab1e9324bee895e97818b01b34b.png
[MySQL 9]: /images/20221021/1e01764897fa4484be5e7b8bbd6dd6db.png
[MySQL 10]: /images/20221021/23c8d25226b64ee3803843d0881feea1.png
[MySQL 11]: /images/20221021/351d711697be485cb9f7d7a32cb32387.png
[MySQL 12]: /images/20221021/4a6f57ac06e44880acf4cf2c11658f7d.png
[MySQL 13]: /images/20221021/650e937d0f1543418a76d916dd2ce101.png
[MySQL 14]: /images/20221021/de8116c54e3943599430c01c55c24b4d.png
[MySQL 15]: /images/20221021/4139e9d9d97a4100b1136221291fd44f.png
[MySQL 16]: /images/20221021/504aea7ba056486b896436e044239971.png
[MySQL 17]: /images/20221021/b2108cb13b4b45b19b41c445a6570087.png
[MySQL 18]: /images/20221021/c059b9fbe7bc4974ba101288407e4111.png
[MySQL 19]: /images/20221021/1a498f84c06e4ece838fd41f3b1260aa.png
[MySQL 20]: /images/20221021/7ee60aba09cb480183100c28b2a259f5.png
[MySQL 21]: /images/20221021/e82c6af9321f4fa48c6e8e760e3ee1b2.png
[MySQL 22]: /images/20221021/37751a5a1aa74f01a4685dffa977d276.png
[MySQL 23]: /images/20221021/a1c6afb7e8b4434888435ae1b384946b.png
[MySQL 24]: /images/20221021/3ae46cfa11344f9eaa11bda742a9ed3c.png
[MySQL 25]: /images/20221021/4157901e752a46afb2934044adfaac4d.png
[MySQL 26]: /images/20221021/b0c1df02b66d4e47b271dc3f05b94f3d.png
[20210508112219828.png]: /images/20221021/532cec47756d4529bb55e7416bce8005.png
[20210508112228181.png]: /images/20221021/a032b23347a74c7d976ea0f0231fbc0a.png
[20210508112237175.png]: /images/20221021/ef5c1df90d2d4299ab802dd31a4ef639.png
[20210508112248550.png]: /images/20221021/70a810c09712468189e5cd06abaf3b48.png
[20210508112258329.png]: /images/20221021/ac0fea2e92864b35b2ae5d24431e366e.png
[20210508112306169.png]: /images/20221021/31c6d0d09f5d44788e2c6345740bdbcb.png