inner join user u on o.user_id = u.id where u.status=1; 1. 2. 3. 4. 如果两张表使用inner join关联,mysql会自动选择两张表中的小表,去驱动大表,所以性能上不会有太大的问题。 使用left join的示例如下: select o.id,o.code,u.name from order o left join user u on o.user_id = u....
select * from t1 left join t2 on c1=d1 left join t3 on d2=e1 where e1=1; (e1满足非NULL条件,可以优化,甚至这里可以为:e2 in (select ……)) <==>等价于:select * from t1 left join t2 on c1=d1 inner join t3 on d2=e1 where e1=1; //inner转换 <==>等价于:select * from t1...
3. 使用INNER JOIN替换LEFT JOIN:如果不需要保留左表中没有匹配项的行,可以使用INNER JOIN代替LEFT JOIN。 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...
而user表有100条数据。order表是大表，user表是小表。如果order表在左边，则用in关键字性能更好。
join实现方式 了解系统实现,有助于我们写出性能最佳的SQL。 如果不做任何优化,一个朴素的Hash算法是怎么做的?用两层循环,依次遍历左表和右表的每一行,然后判定连接条件,如果满足连接条件,则输出该行。这种做法称为Product Join(点积join)。 for rowX in left_table: ...
(1)平常我们使用多表关联都会想到 left join,因为我们会用到关联表的多个字段或某个字段,需要将其查出来,所以很容易想到 left join。 (2)而这种情况只需要使用其他表的一个计数的值,没有使用表里的任何字段,没学过 sql 优化的,很难想到用 left join。
在SQL中,当你使用LEFT JOIN来连接两个表时,左表(LEFT JOIN左侧的表)的所有行都会被包含在结果集中,无论它们在右表中是否有匹配的行。如果...
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。
减少返回的数据量:LEFT函数返回的是左表的所有字段,如果返回的字段很多,那么查询的数据量就会很大,从而影响查询性能。可以考虑只返回需要的字段,而不是使用SELECT *。 优化子查询:如果LEFT函数中包含子查询,可以考虑将子查询优化为JOIN操作,这样可以利用索引提高查询性能。 避免使用LIKE操作符:LIKE操作符通常会导致全表...
SQL查询优化 LEFT JOIN和INNER JOIN1,连接了八个数据库表,而且全部使用LEFT JOIN,如下所示:Resource_Resources ALEFT JOIN Resource_Clients B ON A.ResourceId = B.ResourceId LEFT JOIN Resource_Files C on B.ClientId=C.ClientId LEFT JOIN Resource_ClientsModels D ON B.ClientId = D.ClientIdLEFT ...