由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积,因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用,因为当数据表项目太多的时候,会非常慢。一般使用LEFT [OUTER] JOIN或者RIGHT [OUTER] JOIN 2. 内连接INNER JOIN在mysql中把INNER JOIN叫做等值连接,即需要指定等值连接条件在MySQL中CROSS和INNER JOIN被划分在一起。
可以考虑使用子查询来减轻主查询的负载,提升性能。 SELECTusers.name,(SELECTCOUNT(*)FROMordersWHEREorders.user_id=users.id)ASorder_countFROMusers; 1. 2. 3. 4. 5. 3. 使用聚合 如果数据逻辑允许,可以直接对orders表进行聚合并与users表联接: SELECTusers.name,order_counts.order_countFROMusersLEFTJOIN(S...
count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是 NULL,累计值就加 1,否则不加。最后返回累计值。 所以,count(*)、count(主键 id) 和 count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数;而 count(字段),则表示返回满足条件的数据行里面,参数“字段”不为 NULL 的总个...
当用户打开指定页面时，在缓存中每次都设置成count = count+1即可。用户第一次访问页面时，redis中的co...
select count(name) from t_order; 这条语句是统计「 t_order 表中,name 字段不为 NULL 的记录」有多少个。也就是说,如果某一条记录中的 name 字段的值为 NULL,则就不会被统计进去。 再来假设 count() 函数的参数是数字 1 这个表达式,如下: select count(1) from t_order; 这条语句是统计「 t_order...
select count(*) from view1; 测试1查询用时0.5秒,测试2查询用时2.5秒。 其中A.verify_user_id,A.state,B.admin_user_id都加过索引了(由于业务原因必须要联表查然后count统计) 执行explain 测试1 1 SIMPLE X ref state,plate_type_state,verify_user_id_state state 5 const 258173 100 Using where; Us...
把A表 long text 字段去掉,其余数据结构复制到表C. 查询表C 占用空间 30M左右, 查询count 总数 在1s 以内。 总结: 设计表结构时,如果需要有大字段存储时,最好把大字段单独弄个表存储。然后用关联建进行关联。这样后期数据量大时,count 查询不会有显著变慢...
这个解决方案也存其他在问题,比如我们使用redis缓存,如果某一时刻redis异常重启,如果在这个过程中数据表有新增数据,那么redis中的缓存数就会与实际行数存在差异,当然可以在启动redis时重新执行count语句来同步准确数字。 即使redis不是异常重启,redis缓存的行数也可能与数据库中的不对。设想用户一个查询行数的请求恰好在...