在MySQL中,A LEFT JOIN B join_condition执行过程如下:
· 根据表A和A依赖的所有表设置表B。
· 根据LEFT JOIN条件中使用的所有表(除了B)设置表A。
· LEFT JOIN条件用于确定如何从表B搜索行。(换句话说,不使用WHERE子句中的任何条件)。
· 可以对所有标准联接进行优化,只是只有从它所依赖的所有表读取的表例外。如果出现循环依赖关系,MySQL提示出现一个错误。
· 进行所有标准WHERE优化。
· 如果A中有一行匹配WHERE子句,但B中没有一行匹配ON条件,则生成另一个B行,其中所有列设置为NULL。
· 如果使用LEFT JOIN找出在某些表中不存在的行,并且进行了下面的测试:WHERE部分的col_name IS NULL,其中col_name是一个声明为 NOT NULL的列,MySQL找到匹配LEFT JOIN条件的一个行后停止(为具体的关键字组合)搜索其它行。
RIGHT JOIN的执行类似LEFT JOIN,只是表的角色反过来。
联接优化器计算表应联接的顺序。LEFT JOIN和STRAIGHT_JOIN强制的表读顺序可以帮助联接优化器更快地工作,因为检查的表交换更少。请注意这说明如果执行下面类型的查询,MySQL进行全扫描b,因为LEFT JOIN强制它在d之前读取:
SELECT * FROM a,b LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d ON (d.key=a.key) WHERE b.key=d.key;
在这种情况下修复时用a的相反顺序,b列于FROM子句中:
SELECT * FROM b,a LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d ON (d.key=a.key) WHERE b.key=d.key;
MySQL可以进行下面的LEFT JOIN优化:如果对于产生的NULL行,WHERE条件总为假,LEFT JOIN变为普通联接。
例如,在下面的查询中如果t2.column1为NULL,WHERE 子句将为false:
SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON (column1) WHERE t2.column2=5;
因此,可以安全地将查询转换为普通联接:
SELECT * FROM t1, t2 WHERE t2.column2=5 AND t1.column1=t2.column1;
这样可以更快,因为如果可以使查询更佳,MySQL可以在表t1之前使用表t2。为了强制使用表顺序,使用STRAIGHT_JOIN。
以及先过滤条件然后再根据表连接 同时在表中建立相关查询字段的索引这样在大数据多表联合查询的情况下速度相当快,可以来看一下下面这个例子中的写法:
SELECT M.*,SS.SensorCode,SS.SensorStatus,SS.ManufacturerId,SS.Electricity, SS.Voltage,SS.MinElectricity,SS.MinVoltage,SS.Temperature,SS.StatusUpdteDate,SS.UpdateStatus , tp.PricingStrategyid,tps.FreeDuration,bat.BerthTypeId FROM (SELECT T.* , BS.ParkStatus,BS.ChangeTime ,CA.CantonName, SE.SectionName FROM (SELECT A.* ,B.BerthId,B.BerthCode,B.BerthAddress,B.BerthStatus,B.LineDirection,B.CantonId,B.SectionId FROM (SELECT AR.AreaId,AR.AreaCode,AR.AreaName FROM SYS_Area AS AR WHERE 1=1 AND AR.AreaCode='110' ) A LEFT JOIN SYS_Berth AS B ON B.AreaId=A.AreaId ) T JOIN SYS_BerthStatus AS BS ON T.BerthCode=BS.BerthCode JOIN SYS_Canton AS CA ON T.CantonId=CA.CantonId JOIN SYS_Section AS SE ON T.SectionId=SE.SectionId )M LEFT JOIN SYS_Sensor SS ON M.BerthCode=SS.BerthCode LEFT JOIN TRA_PricingBerth AS tp ON tp.BerthCode=M.BerthCode LEFT JOIN TRA_PricingStrategy AS tps ON tps.PricingStrategyId=tp.PricingStrategyId LEFT JOIN SYS_BerthAndType AS bat ON bat.BerthCode=M.BerthCode ORDER BY BerthCode ASC
以上就是MySQL中对表连接查询的简单优化教程_MySQL的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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