2 使用inner join优化 查询语句: mysql> select e1.* from employees e1 inner join (select emp_no from employees where birth_date > '1955-01-01' order by emp_no limit 100000,3) as e2 on e2.emp_no=e1.emp_no; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 查询过程: 优化原理:与基于子查询的优化方式类似,...
1.1、left join 结论: 在优化关联查询时,只有在被驱动表上建立索引才有效! 在优化关联查询时,要使用小表(驱动表)驱动大表(被驱动表),这样效率更高 left join 时,左侧的为驱动表,右侧为被驱动表;类比得出, right join 时,左侧为被驱动表; 1.2、inner join 结论:inner join 时,mysql 会自己帮你把小结果集...
索引嵌套循环连接算法的优化思路是:减少内层表数据的匹配次数。 与简单嵌套循环连接算法最大的区别在于:用来进行Join的字段已经在被驱动表中建立了索引,从原来的"匹配次数 = 外层表行数 * 内层表行数",变成"匹配次数 = 外层表的行数 * 内层表索引的高度" ,极大提升了性能。 当Order表的user_id为索引时执行过...
1、常用的mysql执行更新操作语句如下: UPDATE table1 set num = num + 1 where id in (SELECT id FROM table2 WHERE date>'2017-05-09) in条件的更新效率可优化使用join语法; 2、join预发更新操作 UPDATE table1 t1 INNER JOIN table2 t2 on t1.id = t2.id set t1.num = t1.num + 1 where t2...
我们使用inner join对两张表进行连接查询,sql如下: 查询结果集: 此种连接方式Orders表中Id_P字段在Persons表中找不到匹配的,则不会列出来。 注意:单纯的select * from a,b是笛卡尔乘积。比如a表有5条数据,b表有3条数据,那么最后的结果有5*3=15条数据。
从上述的优化器行为不难看出,inner join 联表的情况下,只对需更新的数据行加索,并发性能最高;exitsts 子查询在 delete 与 update 操作下,均为全索引扫描,并发最差;in 子查询在 update 操作下与 exists 一样为全索引扫描,而在 delete 操作下为主键操作,只对对应的行更新的数据行加索,并发次之。
二、优化 现在的理解数据库优化有四个维度,分别是: 硬件升级、系统配置、表结构设计、SQL语句及索引。 那优化的成本和效果分别如下: 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
我们使用inner join对两张表进行连接查询,sql如下: SELECT p.LastName,p.FirstName,o.OrderNo FROM Persons p INNER JOIN Orders o ON p.Id_P=o.Id_Pand1=1--用and连接多个条件 ORDER BY p.LastName 查询结果集: 此种连接方式Orders表中Id_P字段在Persons表中找不到匹配的,则不会列出来。
6、Join优化 MySQL的join语句连接表使用的是nested-loopjoin算法，这个过程类似于嵌套循环，简单来说，就...
第二行的type变为了ref,rows也变少了,优化比较明显。这是由左连接特性决定的。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,一定需要在右表建立索引(小表驱动大表)。 左连接,右表加索引 同理:右连接,左表加索引 5.3 索引三表优化案例 建表: 用上一节两个表,删除他们的索引...