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...
也就是说,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。因此,除非特殊场景,否则查询优化器不太会选择这种连接算法。 2、索引嵌套循环连接(Index Nested-Loops Join) 接上文,如果在被驱动表B的关联列上创建了索引,那MySQL查询优化器极大概率会选择...
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 ...
`state` = '2' ) ) `a` LEFT JOIN ( SELECT `Y`.`user_id` AS `admin_user_id` FROM `Y` ) `b` ON ( ( `a`.`verify_user_id` = `b`.`admin_user_id` ) ) ) 测试1 select count(*) from X; 测试2 select count(*) from view1; 测试1查询用时0.5秒,测试2查询用时2.5秒。
根据查询时间进行排序,并且带有left join的20条SQL: mysqldumpslow -s t -t -g "left join" /path/show.log 当然还有其他相关的MySQL慢查询分析日志工具,例如mysql profiles或者pt-query-digest也可以专门进行分析。有兴趣的小伙伴可以搜搜看。 执行计划分析慢SQL ...