服务器mysql集群,表引擎ndbcluster。 其中查3张表,原语句为: select user.uid,user.uname,user.idcard_status,user_introduction.user_picfrom user left join user_introduction on user.uid = user_introduction.uidwhere user.uid in(select uid from
服务器mysql集群,表引擎ndbcluster。
其中查3张表,原语句为:
select user.uid,user.uname,user.idcard_status,user_introduction.user_pic from user left join user_introduction on user.uid = user_introduction.uid where user.uid in(select uid from participate_class where cid = '11428' and paystatus = 1) ;
表数据总共9K+条左右的数据 ,所以说数据并不多,但是这个sql的执行时间让人惊讶: 35sec~36sec。其中in子查询拆分来查都很快,一旦组合起来就慢的要死。
explain的情况如下:
刚好跟一篇文章中描述的一样:http://hi.baidu.com/yu_zhou2000/blog/item/b9edb26716d93b3baa184c64.html。
这里也是in的条件如果是固定常量会非常快,比如 in (1,2,3),但是如果向上面的in(select …) 写法就巨慢无比。这个文章也写了个解决方案,换成自己的案例写法就应该是下面这样:
select user.uid,user.uname,user.idcard_status,user_introduction.user_pic from user left join user_introduction on user.uid = user_introduction.uid where user.uid in(select uid from (select uid from participate_class where cid = '11413' and paystatus = 1) as tbl ) ;
这样的写法的确有效,查询执行时间降低到0.109sec左右。看explain,查询了更多的行,但是时间是降低 了:
如果说实话,我接触sql的次数并不多,甚至对join的理解都不深刻,目前还搞不清left,inner,right是怎样的情况。正因为如此,我更偏向于写普通的多表查询语句,于是改上面的语句为:
select user.uid,user.uname,user.idcard_status,user_introduction.user_pic from user, user_introduction, participate_class where user.uid = participate_class.uid and user.uid = user_introduction.uid and participate_class.cid = '11418' and participate_class.paystatus = 1 ;
很普通的语句,多了很多where条件而已,但是执行效率得到更大的改观,仅用了0.015sec左右,偶尔飙升到0.030sec。explain分析如下:
貌似ndb引擎本身对join语句支持不太好 ,不过我本身也不喜欢join(或许说是不太会),而in语句出现了这样的问题。所以个人感觉还是两者都慎用,但不是禁用,能用普通多表查询就用多表查询即可。
这本身是个小案例,具体事件具体分析,后来看到说mysql的设计就是基于join的: “在 MySQL 的 SELECT 查询当中,其核心算法就是 JOIN 查询算法”,来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4550f3ca0100vkfx.html
所以还是需要深入研究的,最好是还交给dba的好。
原文地址:慎用mysql的join语句和in子查询语句,普通查询可能是最好的优化。, 感谢原作者分享。

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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