今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null ...
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...
主查询将 main_table 中的所有列与子查询结果进行左连接 (LEFT JOIN),连接条件是 m.id = l.main_id。 对于main_table 中的每条记录,都会附加一个来自 left_table 中与之相关联的 max_column 值。如果 left_table 中没有匹配的记录,则 max_column 列为 NULL。 优点 清晰且结构化:通过使用子查询计算 MAX...
inner join和 left join差不多,都需要优化右表。而 right join需要优化左表。 四.三表连接 那三个表又该如何优化呢?三个都无索引的时候,sql查询语句如下: select * from class left join book on class.card=book.card left join phone on book.card = phone.card limit 10000 查询时间: 还在可以接受的范...
mysql leftjoin性能优化 mysql的join优化 概念引入 MRR(Multi-Range Read) 处理思路:空间换时间,化随机读为顺序读,优化通过二级索引检索回表的性能问题 MySQL中,索引是B+ tree,在叶子节点中,数据是逻辑有序的,如主键索引中,是按照主键列有序排列,而二级索引中,是按照索引列进行有序排列,而二级索引的叶子节点存储...
优化建议 前面讲解了关联查询Join的实现原理,那么对于关联查询模式我们可以从中总结出下面的一些优化点: 优先保证被驱动表的连接字段建立索引,因为建立索引的查询方式是效率最高的。 left join或者 right join这种外连接的情况,要保证小表(小结果集)作为驱动表,大表(大结果集)作为被驱动表,这样性能更好。 在查询字...
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 ...
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 ...
在使用 MySQL 进行 3 张表的 left join 查询时发现查询速度特别慢，可以尝试以下几种优化方法：确保被...
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...