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...
mysql left join 优化 走 索引 其实在写这篇文章之前,也对查询优化做过一些设置,但这次则更为具体一点,之前做的无非就是增加查询字段的索引,让select里和where里的内容全部都包含在索引内(覆盖索引不走回表的基本概念),但这次这么做的时候发现了一些问题,这也是我接下来要提到的,而且之前使用的是sqlserver的数据库...
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 ...
用MySql 查询多个表的数据时,我都会确定一张主表,然后用主表的主键去关联子表的外键进行左连接 left join,最后再把需要的字段一一查出来。 示例1: SELECT m.id, L.some_column FROM main_table m LEFT JOIN left_table l ON m.id = l.main_id 在这个查询语句中,main_table 是主表,left_table 是子表...
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...
LEFT JOIN 左外联 RIGHT JOIN 右外联 CROSS JOIN 交叉联接 JOIN语句执行过程 Nested-Loop Join 嵌套循环联接算法(NLJ) Block Nested-Loop Join 块嵌套循环联接算法(BNL) HASH JOIN 什么是HASH JOIN 哈希连接? 构建阶段 探测阶段 溢出到磁盘 如何在JOIN查询中使用Hash JOIN Join查询优化 SQL优化原则 关联索引优化 ...
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 ...
这个join buffer的大小是可以通过启动参数或者系统变量join_buffer_size进行配置,默认大小为262144字节(也就是256KB),最小可以设置为128字节。当然,对于优化被驱动表的查询来说,最好是为被驱动表加上效率高的索引,如果实在不能使用索引,并且自己的机器的内存也比较大可以尝试调大join_buffer_size的值来对连接查询进行...
左连接时通常需要在连接条件中使用关联字段的索引。确保这些索引被正确地创建并被查询优化器使用是优化...
1、确保每个表都有适当的索引 虽然您已经使用了索引，但是请确保每个表都具有适当的索引，特别是在加入...