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...
从结果中,我们可以看出第二行的type变成了ref ,其中rows也从原来的100453变成了523.优化的比较明显.left join条件用于确定如何从右表搜索行,左边一定都有,所以右边是我们的关键点,一定需要建立索引. 删除旧索引,建立class表的新索引 DROP INDEX y ON book; ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`); SQL...
INNER JOIN 通常性能较好,因为只返回匹配的记录。 INNER JOIN:仅返回两个表中匹配的行。 LEFT JOIN:返回左表中所有行,以及右表中匹配的行。 RIGHT JOIN:返回右表中所有行,以及左表中匹配的行。 2)、优化 WHERE 子句:减少查询结果集的大小,可以有效提高关联查询的性能。在 WHERE 子句中添加筛选条件,以尽可能地...
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...
这个查询语句的优化思路是：使用 JOIN 替代 LEFT JOIN：在子查询中，使用 DISTINCT 和 WHERE 子句过滤出...
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。
(1)对于要求全面的结果时,我们需要使用连接操作(LEFT JOIN / RIGHT JOIN / FULL JOIN); (2)应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: 备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL,其他最好不要使用NULL。
user_action表: user_id | action ——— 1 | jump 1 | kick 1 | jump 2 | run 4 | swim sql: 代码语言:javascript 复制 select id,name,action from userasu left join user_action a on u.id=a.user_id result: id | name | action ———– 1 | libk | jump ① 1 | libk | kick...
在使用 MySQL 进行 3 张表的 left join 查询时发现查询速度特别慢，可以尝试以下几种优化方法：确保被...