2、直接连接查询,使用的是笛卡尔积的查询模式。就是把X表中的每一行分别与Y表中的每一行组合一次,10W数据表X与30W数据表Y的笛卡尔积将会产生300W条数据。
3、X,Y直连、join、left join、right join、inner jion都属于直接连接查询,只不过在查询出的结果集中的数据选取方式有区别而已(有的时候也会因为这个区别而产生微量的效率不同)。
4、在你上面的两条语句中,只能用语句1。因为语句1使用了直连,笛卡尔积导致的300W的数据量的主键对等查询的速度上还是说得过去的。而语句2中使用了两个子查询,然后以两个子查询的结果集再做笛卡尔积,然后再在300W数据中做主键对等匹配出结果集,且查询出的结果只能是两个表各自的id,不是你想要的结果,并且你的on语句是错误的,会导致不可预知的结果。
先拆开看,select*
from
a
left
join
b
on
条件,这个过程时先查询a表所有数据,然后根据on条件查询b表数据,最后加到查询a表的结果里面,所以在a表数据小于b表数据的情况下a
left
join
b比b
left
join
a
快,前提时有索引,三个表join,先看前两个表,就是aUbUc的关系,懂了吧!最后提醒一句如果关联表没有索引最好放最前面,效率会快一点!以上全部来自工作实践!
问题
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境,此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:
执行一下脚本:
现在执行以下 SQL 看看效果:
...
执行了 16.80s,感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧,看看执行计划:
感觉有点惨,由于 information_schema.columns 是元数据表,没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL:
我们格式化一下 SQL:
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略:
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录,找到满足条件的记录,存放在临时表 C 中,建好索引2. 扫描 A 表中的记录,与临时表 C 中的记录进行比对,直接在索引里比对,
而关联子查询就需要循环迭代:
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA: 扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果(缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下:
\1. 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测,猜中了万事大吉,猜不中就无法做出好的诊断。
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