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)!

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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