多个LEFT JOIN的优化是一个复杂但重要的任务,特别是在处理大型数据库和复杂查询时。以下是一些优化多个LEFT JOIN的建议: 分析SQL查询中的多个LEFT JOIN操作: 仔细审查查询逻辑,确保每个LEFT JOIN都是必要的。有时候,可以通过重新设计查询逻辑来减少不必要的JOIN操作。 检查是否所有LEFT JOIN都是必要的: 如果某些LEF...
在我们查询的业务表操作的时候,表业务数据庞大起来的时候,以及left join多的时候,甚至多表关联到几十张表的时候,查询是慢到外婆家里去了。 这时候,只需要给表join查询的字段,及表结构,进行索引优化,即可解决这个慢的问题。 一,首先利用explain 关键字对查询的SQL进行分析。 # type=ALL,全表扫描,MySQL遍历全表...
如上图所示,left join和inner join的取值范围还是有很明显的不同的,看网上不少文章优化left join也不交代上下文环境,直接就是教唆把left join换成inner join,只能说是章口就莱,文体两开花... 关于笛卡尔积 简言之就是强拼,不带条件的硬拼2(多)张表,结果就是直接做乘法 SELECT * FROM a CROSS JOIN b; SEL...
EXPLAINSELECTu.user_id,u.name,COUNT(o.order_id)ASorder_countFROMusers uLEFTJOINorders oONu.user_id=o.user_idGROUPBYu.user_id; 1. 2. 3. 4. 这个命令将显示查询的执行计划,帮助我们识别查询中的优化空间。 旅行图 在处理复杂查询时,优化的旅程就像一次旅行。从开始的数据准备到最终的结果展示,每一...
优化方法 查找发现原因是order by条件create_time列未加索引,导致做了一次全表扫描 于是增加上create_time索引 优化结果 sql执行时间变为0.068s 再次说明正确的索引才是王道 3.5 优化后记 其实sql中还有几个可以优化的地方,比如: 4个left join中的3个可以改成inner join ...
用MySql 查询多个表的数据时,我都会确定一张主表,然后用主表的主键去关联子表的外键进行左连接 left join,最后再把需要的字段一一查出来。示例1: SELECT m.id, L.some_column FROM main_table m LEFT JOIN left_table l ON m.id = l...
这个查询语句的优化思路是：使用 JOIN 替代 LEFT JOIN：在子查询中，使用 DISTINCT 和 WHERE 子句过滤出...
最常见的 JOIN 类型:JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN,其中前一种是内连接,后三种是外链接。 下面通过一个 LEFT JOIN 的例子来分析,并看看这个例子能不能优化。 举例 假设有商品信息表product和商品库存表stock,两张表通过商品IDproduct_id关联。查询某个店铺全部商品信息和库存。
这个其实是MySQL对join不走索引全表扫描做了一个优化,简称BNL。 BNL流程: 把表t1的数据读入线程内存join_buffer中,这里我们是把整个表t1放入内存中。 扫描表t2,把表t2中的每一行取出来,跟join_buffer中的数据做对比,满足join条件的,作为结果集的一部分返回。
spark 多表join优化 spark left join 优化 一、开发调优 1、RDD复用与持久化 2、避免使用shuffle算子 join操作,rdd1.join(rdd2)===>>>rdd较小的情况下,可以通过 broadcast传播,并通过map进行查找关联项 3、使用map-side预聚合 reduceByKey和aggregateBykey会进行预聚合...