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

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Les métriques clés des commandes Explication incluent le type, la clé, les lignes et le supplément. 1) Le type reflète le type d'accès de la requête. Plus la valeur est élevée, plus l'efficacité est élevée, comme Const est meilleure que tous. 2) La clé affiche l'index utilisé et NULL n'indique pas d'index. 3) Les lignes estiment le nombre de lignes numérisées, affectant les performances de la requête. 4) Extra fournit des informations supplémentaires, telles que l'utilisation des invites de FilesOrt qu'elles doivent être optimisées.

L'utilisation de Temporary indique que la nécessité de créer des tables temporaires dans les requêtes MySQL, qui se trouvent couramment dans l'ordre en utilisant des colonnes distinctes, groupby ou non indexées. Vous pouvez éviter la survenue d'index et réécrire les requêtes et améliorer les performances de la requête. Plus précisément, lorsque l'utilisation de Temporary apparaît dans Explication Sortie, cela signifie que MySQL doit créer des tables temporaires pour gérer les requêtes. Cela se produit généralement lorsque: 1) la déduplication ou le regroupement lors de l'utilisation distincte ou groupby; 2) Trier lorsque OrderBy contient des colonnes non d'index; 3) Utilisez des opérations de sous-requête complexe ou de jointure. Les méthodes d'optimisation incluent: 1) OrderBy et GroupB

MySQL / INNODB prend en charge quatre niveaux d'isolement des transactions: ReadUnCommitted, ReadCommit, RepeatableRead et Serializable. 1. Readuncommitted permet la lecture de données non engagées, ce qui peut provoquer une lecture sale. 2. Readcommite évite la lecture sale, mais une lecture non répétée peut se produire. 3.RepeatableReread est le niveau par défaut, en évitant la lecture sale et la lecture non répétée, mais la lecture fantôme peut se produire. 4. La sérialisable évite tous les problèmes de concurrence mais réduit la concurrence. Le choix du niveau d'isolement approprié nécessite d'équilibrer la cohérence des données et les exigences de performance.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Le chemin d'apprentissage MySQL comprend des connaissances de base, des concepts de base, des exemples d'utilisation et des techniques d'optimisation. 1) Comprendre les concepts de base tels que les tables, les lignes, les colonnes et les requêtes SQL. 2) Apprenez la définition, les principes de travail et les avantages de MySQL. 3) Master les opérations de base CRUD et l'utilisation avancée, telles que les index et les procédures stockées. 4) Familier avec les suggestions de débogage d'erreurs et d'optimisation des performances communes, telles que l'utilisation rationnelle des indices et les requêtes d'optimisation. Grâce à ces étapes, vous aurez une compréhension complète de l'utilisation et de l'optimisation de MySQL.

Les applications réelles de MySQL incluent la conception de base de données de base et l'optimisation des requêtes complexes. 1) Utilisation de base: utilisé pour stocker et gérer les données des utilisateurs, telles que l'insertion, l'interrogation, la mise à jour et la suppression des informations utilisateur. 2) Utilisation avancée: gérer la logique commerciale complexe, telle que la gestion de l'ordre et des stocks des plateformes de commerce électronique. 3) Optimisation des performances: améliorer les performances en utilisant rationnellement les index, les tables de partition et les caches de requête.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

VSCode Windows 64 bits Télécharger
Un éditeur IDE gratuit et puissant lancé par Microsoft

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

SublimeText3 Linux nouvelle version
Dernière version de SublimeText3 Linux

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) est une application Web PHP/MySQL très vulnérable. Ses principaux objectifs sont d'aider les professionnels de la sécurité à tester leurs compétences et leurs outils dans un environnement juridique, d'aider les développeurs Web à mieux comprendre le processus de sécurisation des applications Web et d'aider les enseignants/étudiants à enseigner/apprendre dans un environnement de classe. Application Web sécurité. L'objectif de DVWA est de mettre en pratique certaines des vulnérabilités Web les plus courantes via une interface simple et directe, avec différents degrés de difficulté. Veuillez noter que ce logiciel