mysql

推荐列表 站点导航

当前位置:首页 > 数据库 > mysql >

MySQL查询优化:连接查询排序浅谈

来源:互联网  作者:网络  发布时间:2020-12-06 23:40
情况是这么一个情况:现在有两张表,team表和people表,每个people属于一个team,people中有个字段team_id。 下面给出建表...
情况是这么一个情况:现在有两张表,team表和people表,每个people属于一个team,people中有个字段team_id。     下面给出建表语句:   复制代码 代码如下:     create table t_team ( id int primary key, tname varchar(100) );   create table t_people ( id int primary key, pname varchar(100), team_id int, foreign key (team_id) references t_team(id) );     下面我要连接两张表查询出前10个people,按tname排序。 于是,一个SQL语句诞生了:select * from t_people p left join t_team t onp.team_id=t.id order by p.pname limit 10; [语句①]     这个是我第一反应写的SQL,通俗易懂,也是大多数人的第一反应。   然后来测试一下这个语句的执行时间。   首先要准备数据。我用存储过程在t_team表中生成1000条数据,在t_people表中生成100000条数据。(存储过程在本文最后)   执行上面那条SQL语句,执行了好几次,耗时在3秒左右。   再换两个语句对比一下:   1.把order by子句去掉:select * from t_people p left join t_team t on p.team_id=t.id limit10; [语句②]   耗时0.00秒,忽略不计。   2.还是使用order by,但是把连接t_team表去掉:select * from t_people p order by p.pname limit 10; [语句③]   耗时0.15秒左右。   对比发现[语句①]的效率巨低。   为什么效率这么低呢。[语句②]和[语句③]执行都很快,[语句①]不过是二者的结合。如果先执行[语句③]得到排序好的10条people结果后,再连接查询出各个people的team,效率不会这么低。那么只有一个解释:MySQL先执行连接查询,再进行排序。     解决方法:如果想提高效率,就要修改SQL语句,让MySQL先排序取前10条再连接查询。   SQL语句:   select * from (select * from t_people p order by p.pname limit 10) p left join t_team t on p.team_id=t.id limit 10; [语句④]     [语句④]和[语句①]功能一样,虽然有子查询,虽然看起来很别扭,但是效率提高了很多,它的执行时间只要0.16秒左右,比之前的[语句①]提高了20倍。   这两个表的结构很简单,如果遇到复杂的表结构…我在实际开发中就碰到了这样的问题,使用[语句①]的方式耗时80多秒,但使用[语句④]只需1秒以内。     最后给出造数据的存储过程:   复制代码 代码如下:     CREATE PROCEDURE createdata() BEGIN DECLARE i INT; START TRANSACTION; SET i=0; WHILE i<1000 DO INSERT INTO t_team VALUES(i+1,CONCAT('team',i+1)); SET i=i+1; END WHILE; SET i=0; WHILE i<100000 DO INSERT INTO t_people VALUES(i+1,CONCAT('people',i+1),i%1000+1); SET i=i+1; END WHILE; COMMIT; END   转载自:

相关热词: MYSQL

本站内容来源于网络,如有侵权请与我们联系,我们会及时删除,我们深感抱歉!
注:本站所有信息仅供用于网络技术学习参考,学习中请遵循相关法律法规!

本文地址: https://v30.fanwenzhu.com/sql/mysql/823.shtml

最新文章
 这些文件如果在configure命 这些文件如果在configure命

时间:2021-01-22

说明在数据库崩溃时内存 说明在数据库崩溃时内存

时间:2021-01-22

破解极验(geetest)验证码 破解极验(geetest)验证码

时间:2021-01-22

今天这种代码阅读方法仍 今天这种代码阅读方法仍

时间:2021-01-22

 count(*) as cnt from sakila.fi count(*) as cnt from sakila.fi

时间:2021-01-22

 可能你注意到系统提示的 可能你注意到系统提示的

时间:2021-01-22

搭建环境与运行 搭建环境与运行

时间:2021-01-22

MySQL主从复制的常见拓扑 MySQL主从复制的常见拓扑

时间:2021-01-22

Copyright © www.juheyunku.com      关于 | 合作 | 声明 | 联系 | 更新 | 地图 | Tags

MySQL查询优化:连接查询排序浅谈

2020-12-06 编辑:网络

情况是这么一个情况:现在有两张表,team表和people表,每个people属于一个team,people中有个字段team_id。     下面给出建表语句:   复制代码 代码如下:     create table t_team ( id int primary key, tname varchar(100) );   create table t_people ( id int primary key, pname varchar(100), team_id int, foreign key (team_id) references t_team(id) );     下面我要连接两张表查询出前10个people,按tname排序。 于是,一个SQL语句诞生了:select * from t_people p left join t_team t onp.team_id=t.id order by p.pname limit 10; [语句①]     这个是我第一反应写的SQL,通俗易懂,也是大多数人的第一反应。   然后来测试一下这个语句的执行时间。   首先要准备数据。我用存储过程在t_team表中生成1000条数据,在t_people表中生成100000条数据。(存储过程在本文最后)   执行上面那条SQL语句,执行了好几次,耗时在3秒左右。   再换两个语句对比一下:   1.把order by子句去掉:select * from t_people p left join t_team t on p.team_id=t.id limit10; [语句②]   耗时0.00秒,忽略不计。   2.还是使用order by,但是把连接t_team表去掉:select * from t_people p order by p.pname limit 10; [语句③]   耗时0.15秒左右。   对比发现[语句①]的效率巨低。   为什么效率这么低呢。[语句②]和[语句③]执行都很快,[语句①]不过是二者的结合。如果先执行[语句③]得到排序好的10条people结果后,再连接查询出各个people的team,效率不会这么低。那么只有一个解释:MySQL先执行连接查询,再进行排序。     解决方法:如果想提高效率,就要修改SQL语句,让MySQL先排序取前10条再连接查询。   SQL语句:   select * from (select * from t_people p order by p.pname limit 10) p left join t_team t on p.team_id=t.id limit 10; [语句④]     [语句④]和[语句①]功能一样,虽然有子查询,虽然看起来很别扭,但是效率提高了很多,它的执行时间只要0.16秒左右,比之前的[语句①]提高了20倍。   这两个表的结构很简单,如果遇到复杂的表结构…我在实际开发中就碰到了这样的问题,使用[语句①]的方式耗时80多秒,但使用[语句④]只需1秒以内。     最后给出造数据的存储过程:   复制代码 代码如下:     CREATE PROCEDURE createdata() BEGIN DECLARE i INT; START TRANSACTION; SET i=0; WHILE i<1000 DO INSERT INTO t_team VALUES(i+1,CONCAT('team',i+1)); SET i=i+1; END WHILE; SET i=0; WHILE i<100000 DO INSERT INTO t_people VALUES(i+1,CONCAT('people',i+1),i%1000+1); SET i=i+1; END WHILE; COMMIT; END   转载自:

本站内容来源于网络,如有侵权请与我们联系,我们会及时删除,我们深感抱歉!
注:本站所有信息仅供学习参考!
本文地址为 https://v30.fanwenzhu.com/sql/mysql/823.shtml

相关文章

风云图片

推荐阅读

返回mysql频道首页