分区和索引:合理地使用表分区和建立适当的索引可以极大优化 JOIN 查询的性能,减少 I/O 成本。 数据仓库模式:对于数据分析类应用,可以考虑构建星型或雪花型模式的数据仓库,其中事实表和维度表分离,便于优化 JOIN 性能。 总之,虽然 JOIN 提供了强大的数据关联能力,但应谨慎使用,尤其在大规模数据集和高并发环境下。通...
MySQL 分页优化中,有一种经典的问题,在查询越“靠后”的数据越慢(取决于表上的索引类型,对于B树结构的索引,SQL Server 中也一样)。 select * from t order by id limit m,n。 也即随着M的增大,查询同样多的数据,会越来越慢。面对这一问题,于是就产生了一种经典的做法,类似于(或者变种)如下的写法:先把...
update user1 set comment = '此人在悟空的朋友圈' where user_name in (select a.user_name from user1 a join user2 b on (a.user_name = b.user_name)); 很遗憾,上面sql在mysql中报错:ERROR 1093 (HY000): You can't specify target table 'user1' for update in FROM clause,提示不能更新目...
MySQL分页优化中,有一种经典的问题,在查询越“靠后”的数据越慢(取决于表上的索引类型,对于B树结构的索引,SQL Server中也一样) select * from t order by id limit m,n。 也即随着M的增大,查询同样多的数据,会越来越慢 面对这一问题,于是就产生了一种经典的做法,类似于(或者变种)如下的写法 就是先把分...
重现经典分页“优化”,当没有筛选条件,排序列为聚集索引的时候,并不会有所改善。 这里来对比以下两种写法在聚集索引列作为排序条件时候的性能。 select * from t order by id limit m,n。 select * from t inner join (select id from t order by id limit m,n)t1 on t1.id = t.id ...
最近无意间看到一个MySQL分页优化的测试案例,并没有非常具体地说明测试场景的情况下,给出了一种经典的方案,因为现实中很多情况都不是固定不变的,能总结出来通用性的做法或者说是规律,是要考虑非常多的场景的,同时,面对能够达到优化的方式要追究其原因,同样的做法,换了个场景,达不到优化效果的,还要追究其原因。