在使用LEFT JOIN进行查询时,可能会遇到性能瓶颈,尤其是在需要执行COUNT操作时。理解导致查询速度缓慢的原因是优化的第一步。通过创建适当的索引、精简查询列、使用合适的查询形式(如EXISTS)以及分析执行计划,可以显著改善查询的效率。合理的数据库设计和高效的查询策略将使得LEFT JOIN的性能达到最佳水平。在数据库管理系统...
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。 join_table: table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition] 3. MySQL中的外连接,分为左外连接和右连接,即除了...
例如上面的 SQL,左表 1W 条数据,右表 400 多条数据,在 host_sn 字段上都有索引,查询竟然用了近 900ms,怎么会这么慢? mysql>explainSELECTCOUNT(*)from app_bind_rel t left join app_config_control_sn p on t.host_sn=p.host_sn;+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+--...
通过sql慢查询日志,发现在这条sql执行前,spring框架自动执行了一个select count(0) from (...)的操作来做分页,但是所以导致查询时间是理论上的2倍 再次与开发确定,不用框架的自动分页功能,改为代码层手动分页 结果修改框架的分页,app查询时间达到2秒内,已基本得到解决 3.4 极限优化limit 查询优化到2秒,已基本可...
查询时间快半分钟是无法让人接受的,从表象的SQL语句来说,首先我们看到有很多SUM函数,因此我们来测试下SUM函数的计算时间,如下查询每个人阅读的累计次数: selectSUM(integral_id=1)as'count'fromintegral_recordgroupbyuser_id; 共13000条 查询时间:0.084s
3、缓存块嵌套循环连接(Block Nested-Loops Join) 我们在上文中说过,在简单嵌套循环连接中,如果驱动表A中符合条件的数据有一万条,那么就需要带入到被驱动表B中进行一万次全表扫描,这种查询效率会非常慢。 而缓存块嵌套循环连接,则正是针对于该场景进行的优化。 当驱动表A进行循环匹配的时候,数据并不会直接带入...
select count(*) from X A left join Y B on A.verify_user_id=B.user_id where A.state='2' 上边sql用时2.4秒(如果不加where条件只需要1秒,但是还是比不上直接查A表用时0.5秒) explain select count(*) from X A left join Y B on A.verify_user_id=B.user_id where A.state='2' 结果 ...
使用JOIN操作连接主查询表和临时表,而不是使用IN子查询。 这样可以减少子查询的性能开销,通常会提高查询速度。 -- 创建临时表并插入数据 CREATE TEMPORARY TABLE temp_ids (id INT); INSERT INTO temp_ids VALUES (10000), (10001), ...; -- 使用JOIN进行查询 SELECT COUNT(t.id) FROM t JOIN temp_ids...