>select*from tab1 left join tab2 on(tab1.size=tab2.sizeandtab2.name='aaa'’)1、中间表 on条件:tab1.size=tab2.sizeandtab2.name=’AAA’(条件不为真也会返回左表中的记录)+---+---+---+---+|tab1.id|tab1.size|tab2.size|tab2.name|+---+---+---+---+|1|10|10|aaa||2...
idx2(a, c),SQL为"select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c";如果走idx1,那么是type为range,如果走idx2,那么type是ref;当需要扫描的行数,使用idx2大约是idx1的5倍以上时,会用idx1,否则会用idx2。
LEFT JOIN 比 INNER JOIN 消耗资源更多,所以如果您可以重新编写查询以使得该查询不使用任何 LEFT JOIN,则会得到非常可观的回报(请参阅图 1 中的图)。 图1:查询 加快使用 LEFT JOIN 的查询速度的一项技术涉及创建一个 TABLE 数据类型,插入第一个表(LEFT JOIN 左侧的表)中的所有行,然后使用第二个表中的值更新...
explain select * from t1 left join t2 on t1.a=t2.b; t2表的b字段是无索引的 image.png 结果就是两个表都要全表扫描,这里我们看到,Extra显示的是(Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)) 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...
观察sql语句,可以发现是先做了多次left join后,对结果取limit,那能不能先取limit 10再进行查询呢,于是把sql优化如下 SELECT taba.id, taba.title, taba.type, taba.end_time, tabb.username, tabc.orgname FROM taba LEFT JOIN tabd ON tabd.info_id = taba.id ...
SQL语句的join原理: 数据库中的join操作,实际上是对一个表和另一个表的关联,而很多错误理解为,先把这两个表来一个迪卡尔积,然后扔到内存,用where和having条件来慢慢筛选,其实数据库没那么笨的,那样会占用大量的内存,而且效率不高,比如,我们只需要的一个表的一些行和另一个表的一些行,如果全表都做迪卡尔积,...
连接类型已经由index优化到了ref,如果将hotel_type申明为not null可以优化到eq_ref,不过这里影响不大了,优化后这条sql能在0.01ms内运行完。那么如何优化left join:1、条件中尽量能够过滤一些行将驱动表变得小一点,用小表去驱动大表2、右表的条件列一定要加上索引(主键、唯一索引、前缀索引等),最好能够使type达到...
优化方法: 将limit语句通过子查询放入where条件中 sql将先执行子查询获取10条id数据 让后将10条id拿去前面做join 优化结果 sql执行时间达到0.117秒,再一次质的飞跃 基本做到秒加载,点击按钮,一秒内出结果 3.4.1 第二天一觉醒来,觉得这个sql还有值得优化的地方,于是分别提取出各语句执行后,发现耗时最长的是limit条件...
首先,贴一个待优化的sql语句 *AleftonA.c=B.cwhereA.employee_id=3 需求解读: A表left join B表,并且指定A表中的employee_id为一个具体的值 在c字段不是任何索引,A B 表各有1W多条数据的情况下,用explain分析得知,AB表都使用了全表查询,效率极低 ...
在SQL Server中,优化LEFT JOIN查询的性能可以通过以下几种方法: 1. 使用索引:确保连接条件中使用的列上有适当的索引。这将帮助数据库引擎更快地找到匹配的行。 2. 减少返回的数据量:只选择需要的列,而不是使用SELECT *。这样可以减少数据传输和处理的时间。 3. 使用INNER JOIN替换LEFT JOIN:如果不需要保留左表...