不知道有没有人碰到过这样恶心的问题:两张表连接查询并limit,SQL效率很高,但是加上order by以后,语句的执行时间变的巨长,效率巨低。下边就来看看这个问题需要如何解决
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:
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:
代码如下:
CREATE PROCEDURE createdata()
BEGIN
DECLARE i INT;
START TRANSACTION;
SET i=0;
WHILE i INSERT INTO t_team VALUES(i+1,CONCAT('team',i+1));
SET i=i+1;
END WHILE;
SET i=0;
WHILE i 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:http://blog.csdn.net/xiao__gui/article/details/8616224

Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

Zu den Schritten zum Erstellen einer MySQL -Datenbank gehören: 1. Erstellen einer Datenbank und Tabelle, 2. Daten einfügen, und 3. Durchführen von Abfragen. Verwenden Sie zunächst die Anweisungen für erstellte und creatEtable, um die Datenbank und Tabelle zu erstellen, und verwenden Sie dann die Anweisung InsertInto, um die Daten einzulegen, und verwenden Sie schließlich die Auswahlanweisung, um die Daten abzufragen.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu bedienen und leistungsfähig ist. 1.Mysql ist eine relationale Datenbank und verwendet SQL für CRUD -Operationen. 2. Es ist einfach zu installieren und erfordert, dass das Stammbenutzerkennwort konfiguriert wird. 3.. Verwenden Sie Einfügen, Aktualisieren, Löschen und Wählen Sie, um Datenvorgänge auszuführen. 4. OrderBy, wo und Join kann für komplexe Abfragen verwendet werden. 5. Debugging erfordert die Überprüfung der Syntax und verwenden Sie Erklärungen zur Analyse der Abfrage. 6. Die Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, die Auswahl des richtigen Datentyps und der guten Programmiergewohnheiten.

MySQL ist für Anfänger geeignet, weil: 1) Einfach zu installieren und konfigurieren, 2) Rich Learning Resources, 3) Intuitive SQL -Syntax, 4) leistungsstarke Toolunterstützung. Anfänger müssen jedoch Herausforderungen wie Datenbankdesign, Abfrageoptimierung, Sicherheitsmanagement und Datensicherung überwinden.

Ja, sqlisaprogrammingLuagespezialisierteForDatamanagement.1) Es ist dieklarativ, fokussierte Waagewhattoachieveratherthanhow.2)

Säureattribute umfassen Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit und sind der Eckpfeiler des Datenbankdesigns. 1. Atomizität stellt sicher, dass die Transaktion entweder vollständig erfolgreich oder vollständig gescheitert ist. 2. Konsistenz stellt sicher, dass die Datenbank vor und nach einer Transaktion konsistent bleibt. 3. Isolation stellt sicher, dass sich Transaktionen nicht stören. 4. Persistenz stellt sicher, dass Daten nach der Transaktionsuntersuchung dauerhaft gespeichert werden.

MySQL ist nicht nur ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS), sondern auch eng mit Programmiersprachen zusammen. 1) Als DBMS wird MySQL verwendet, um Daten zu speichern, zu organisieren und abzurufen und Indizes zu optimieren, können die Abfrageleistung verbessern. 2) Kombinieren Sie SQL mit Programmiersprachen, eingebettet in Python, und unter Verwendung von ORM -Tools wie SQLalchemy kann die Operationen vereinfachen. 3) Die Leistungsoptimierung umfasst Indexierung, Abfrage, Caching, Bibliothek und Tabellenabteilung und Transaktionsmanagement.

MySQL verwendet SQL -Befehle, um Daten zu verwalten. 1. Grundlegende Befehle umfassen Auswahl, Einfügen, Aktualisieren und Löschen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Funktionen, Unterabfragen und Aggregate. 3. Häufige Fehler sind Syntax-, Logik- und Leistungsprobleme. 4. Die Optimierungstipps umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung von Auswahl* und die Verwendung von Limit.


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