所以现在的情况就很清晰了,t表对于a、c两表来说,均是一对多的情况,我们最终的查询结果只需要保留t表的字段,而选择用left join连接实际将情况变成了多对多,使结果出现了大量重复,所以使用left join前一定要慎重,网上很多文章里提到用连接查询替代子查询会更好,其实不尽然,像这种一对多的情况子查询其实会更适合,将...
count(*) 是例外,mysql并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值,按行累加,效率很高,所以不需要用count(列名)或count(常量)来替代 count(*)。 为什么对于count(id),mysql最终选择辅助索引而不是主键聚集索引? 因为二级索引相对主键索引存储数据更少,检索性能应该更高,mysql内部做了点优化(应该是在5.7版本...
字段有索引:count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id) 字段有索引,count(字段)统计走二级索引,二级索引存储数据比主键索引少,所以count(字段)>count(主键 id) 字段无索引:count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段) 字段没有索引count(字段)统计走不了索引,count(主键 id)还可以走主键索引,所...
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 原语句的group by,经测试改掉可优化0.3秒(1.7秒处)...
Join关联查询优化 CREATE TABLE `t1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `a` int(11) DEFAULT NULL, `b` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_a` (`a`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; create table t2 like t1; ...
需要将数据一行一行地从引擎中读出来，然后累积计数。因此，可以通过优化 InnoDB 引擎的索引来减少 count...
优化成本:硬件升级>系统配置>表结构设计>SQL语句及索引。 优化效果:硬件升级由下图可以看出性价比排名也是硬件升级 编辑 一般我们我们在项目中做事也是选择性价比最高的项来开始做,下面也从这个顺序讲: (一)SQL语句及索引 根据当前计算机硬件的基本性能指标及其在数据库中主要操作内容,可以整理4个优化法则: ...
测试2必须用视图联表查询的情况该怎么优化查询速度呢? 补充下,有人说是视图sql写麻烦了,我又新测试的,还是一样的 更新成直接联表再次测试 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...
integral_id = 2), 0) AS count FROM users u LEFT JOIN integral_record ir ON ir.user_id = u.id WHERE u.role_code = 1 AND u.actived = 1 AND u.deleted_at > now() AND u.network_id = 29 AND u.id NOT IN ( SELECT user_id FROM roles WHERE role_item_id = 7 ) GROUP BY u...
count 的优化 count 我们大家用的太多了,一般都用来统计某一列结果集的行数,当 MySQL 确认括号内的表达式不可能为空时,实际上就是在统计行数。 其实count 还有另一层统计方式:统计某个列值的数量,在统计列值数量的时候,它默认不会统计 NULL 值。 我们经常犯的一个错误就是,在括号内指定一个列但是却希望统计...