主要优化后的 sql 如下:使用 left join 替代标量子查询 k.tags, v.views,coalesce(s.count,0) starCount,coalesce(m.count,0) commentCount,coalesce(p.count,0) totalRewardfromtable4 kleftjointable5 vonk.id=v.kl_idleftjoin(selectrid,count(rid)fromtable1whereaa='kl'groupbyrid) sonk.id=s.ridle...
数据库软件和优化:这也许是你不能控制的,但是如果你熟悉你在用的软件系统,你可以最大限度的利用它让你的查询更有效率。 现在,让我们忽略你不能控制的,关注你可以控制的。 减少表的行数 筛选出你仅需要的数据可以大大提高查询的速度。如何筛选数据完全取决于你要解决的问题。举例,如果有时间字段数据,限制一个小...
sql中left join的效率分析: 使用LEFT JOIN时,需要扫描所有左表的记录,而这可能需要花费很长时间,特别是当数据量非常大时。 提高效率方法: 避免在左侧的表中使用大量的数据 因为left join查询是先将左侧表全部查询出来,然后和右侧的表进行匹配。如果左侧表中的数据非常大,很容易导致查询时间过长,对性能会造成很大的...
4. 使用CROSS APPLY或OUTER APPLY:在某些情况下,可以使用CROSS APPLY或OUTER APPLY来避免LEFT JOIN,从而提高性能。 5. 优化子查询:将子查询转换为JOIN操作,以提高性能。 6. 使用表分区:如果表非常大,可以考虑使用表分区来提高查询性能。 7. 调整查询顺序:将过滤条件放在JOIN操作之前,以便更早地排除不符合条件的行...
SQL中的JOIN操作是根据两个或多个表之间的相关列将它们合并在一起的查询操作,能够大大提高查询效率,本文将对常用的几种JOIN操作进行深度解析。 INNER JOIN 只返回两个表中匹配的行,如果某个表中的行在另一个表中没有匹配的行,则这些行不会出现在结果集中,即求两个表的交集。
sql左连接等连接优化提高 一、左连接 select * FROM t_gooddel g LEFT JOIN t_creatshop as shop on g.shoping_id = shop.creatshop_id, t_apply_snapup_detail tasd Left join t_apply_snapup as tas on tasd.apply_id=tas. id where 1=1...
sql大致情况就是有个left join了一张表,有10几万数据,使用explain查看,就是这个表执行消耗了近40秒。 解决 由于是生产环境,涉及数据隐私,具体sql就不贴了,解决思路就是使用explain+SQL语句查看哪个执行是全表扫描。 进而定位到问题,将那张表重新写了下,加了一个业务过滤条件,效率直接从40秒到0.1秒了。
3、将inner join的表去除，速度稍微快了⼏⼗毫秒 4、将left join的表去掉，速度从原来的4秒提⾼到1秒内。综合所得，left join才是速度慢的元凶，于是将left join关联关系字段都加为索引，在测试，发现速度基本能保持在1秒左右。问题解决。结论：left join是相当耗资源的操作，如果关联的字段没有索引的话，...
都是left join 而且 rownum 最后是为了限制只要前15条？
LEFT JOIN是我们最常用的关联查询,对于之前很少直接接触复杂关联查询的兄弟,我们还是需要弄清楚一些基本概念。 LEFT JOIN是逻辑操作符,对于放在左边的表来说,是以其为base,如果SELECT查询的字段全都来自左边的表,那么最终的结果条数会 >= 左表条数 数据库优化器是最终决定执行顺序的地方,一般的会按照你的LEFT JOIN...