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...
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explainselect*fromt1leftjoint2ont1.a=t2.a; 上面语句使用left join,说明t1是驱动表(left join谁在左谁是驱动表),t2是被驱动表,执行一下 image.png 可以看到,驱动表是的type是ALL,所以是全表扫描,被驱动表有a索引,left join的时候,用到了a这个索引,因此这个语句执行流程是: 从表t1中读入一行数据 从数据...
所以想到了用left join的特性（返回左边全部记录，右表不满足匹配条件的记录对应行返回null）来满足需求，...
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...
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...
能看到其实该建的索引是基本上都建了,a,b,c三张表都是走了索引,只有t表是从索引里扫了全表,这很正常因为是left join。 然后t表里使用了filesort,没有用索引排序,因为排序用的update_at字段没有添加索引,但这个字段是需要经常更新的,不适合添加索引,所以我第一时间真觉得这个sql已经没有优化空间了,但是随后我...