因为join 方式需要distinct ,没有索引distinct消耗性能较大 所以 exists性能最佳 in其次 join性能最差? b.无索引的情况下大表驱动小表 in 和 exists 的性能应该是接近的 都比较糟糕 exists稍微好一点 超不过5% 但是inner join 优于使用了 join buffer 所以快很多 如果left join 则最慢 三、order by 查询优化 1...
mysql> select tb*_course.course_*name,tb*_students_*info.age from tb*_course c* *ross join tb_*studeents*_info where tb_*course.id = tb*_students_*info.course*_* *id and tb_*course.course*_name = 'Java* *a';* *+---+---+* *| course_*name | age |+---+---+ | Ja...
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)...
left join(左联接)返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 。 right join(右联接)返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录。 inner join(等值连接)只返回两个表中联结字段相等的行。 二、left join一对一和一对多 1、一对一关联表查询 业务逻辑1有两张表,一张商品表、一张商品订单...
mysql牺牲了group by来增加left join的速度(前提是加了索引)。 user表:10万数据 实例1: 200秒左右 SELECTU.id, A.favorite_countFROM(SELECTidfromuser) ULEFTJOIN(-- 点赞数SELECTfavorite_byASuser_id,SUM(favorite_count)ASfavorite_countFROMfavoriteGROUPBYfavorite_by ...
这篇文章主要说了一些SQL方面的性能优化建议,当然仅仅优化SQL语句的性能,还无法完整的进行MySQL性能优化。 MySQL的性能优化还集中在: 1.服务器磁盘方面 MySQL数据库是基于磁盘存储的,会对磁盘进行读写操作 2.操作系统方面 MySQL的三层体系架构,会涉及到cpu、内存、磁盘 ...
第二种 max + left join + group by,也算简洁明了,直接在主查询中进行聚合操作,减少复杂度,适合需要获取简单聚合结果的场景。如果需要的不是聚合值而是其他条件下的单条记录,这种查询可能就无法满足需求。另外,在某些数据库系统中,使用 GROUP BY 可能会影响性能,尤其是在大数据集下。
-> left join dept_emp as d on d.emp_no = e.emp_no -> where e.gender = 'M' -> group by d.dept_no; 查询的主要目的查询是男性的每个部门的总的工资消耗 可以看到基本上查询在不到6秒的时间,如何优化这样的查询在MYSQL中。 首先查询的时间过长是一个问题,有的时候我们的想法一般是怎么让这个...
使用mysql查询时,可以使用连接(JOIN)查询来替代子查询。连接查询不需要建立临时表 ,其速度比子查询要快 ,如果查询中使用索引的话,性能就会更好,尽量不要使用NOT IN 或者 NOT EXISTS,用LEFT JOIN xxx ON xx WHERE xx IS NULL替代。 一个真实的案例