mysql嵌套查询和联表查询优化方法
本文描述了mysql嵌套查询和联表查询优化的方法,有些情况可以使用这种优化方法,而有些情况,这种方法就无能为力了
嵌套查询糟糕的优化在上面我提到过,不考虑特殊的情况,联表查询要比嵌套查询更有效。尽管两条查询表达的是同样的意思,尽管你的计划是告诉服务器要做什么,然后让它决定怎么做,但有时候你非得告诉它改怎么做。否则优化器可能会做傻事。我最近就碰到这样的情况。这几个表是三层分级关系:category, subcategory和item。有几千条记录在category表,几百条记录在subcategory表,以及几百万条在item表。你可以忽略category表了,我只是交代一下背景,以下查询语句都不涉及到它。这是创建表的语句:
[sql]
代码如下:
create table subcategory (
id int not null primary key,
category int not null,
index(category)
) engine=InnoDB;
create table item(
id int not null auto_increment primary key,
subcategory int not null,
index(subcategory)
) engine=InnoDB;
我又往表里面填入一些样本数据
[sql]
代码如下:
insert into subcategory(id, category)
select i, i/100 from number
where i
insert into item(subcategory)
select id
from (
select id, rand() * 20 as num_rows from subcategory
) as x
cross join number
where i
create temporary table t as
select subcategory from item
group by subcategory
having count(*) = 19
limit 100;
insert into item (subcategory)
select subcategory
from t
cross join number
where i
再次说明,这些语句运行完需要一点时间,不适合放在产品环境中运行。思路是往item里插入随机行数的数据,这样subcategory就有1到2018之间个item。这不是实际中的完整数据,但效果一样。
我想找出某个category中item数大于2000的全部subcategory。首先,我找到一个subcategory item数大于2000的,然后把它的category用在接下来的查询中。这是具体的查询语句:
[sql]
代码如下:
select c.id
from subcategory as c
inner join item as i on i.subcategory = c.id
group by c.id
having count(*) > 2000;
-- choose one of the results, then
select * from subcategory where id = ????
-- result: category = 14
我拿到一个合适的值14,在以下的查询中会用到它。这是用来查询category 14 中所有item数大于2000的subcategory的语句:
[sql]
代码如下:
select c.id
from subcategory as c
inner join item as i on i.subcategory = c.id
where c.category = 14
group by c.id
having count(*) > 2000;
在我的样例数据里,查询的结果有10行记录,而且只用10多秒就完成了。EXPLAIN显示出很好地使用了索引;从数据的规模来看,相当不错了。查询计划是在索引上遍历并计算出目标记录。目前为止,非常好。
这回假设我要从subcategory取出全部的字段。我可以把上面的查询当成嵌套,然后用JOIN,或者SELECT MAX之类(既然分组集对应的值都是唯一的),但也写成跟下面的一样的,有木有?
[sql]
代码如下:
select * from subcategory
where id in (
select c.id
from subcategory as c
inner join item as i on i.subcategory = c.id
where c.category = 14
group by c.id
having count(*) > 2000
);
跑完这条查询估计要从破晓到夕阳沉入大地。我不知道它要跑多久,因为我没打算让它无休止地跑下去。你可能认为,单从语句上理解,它会:a)计算出里面的查询,找出那10个值,b)继续找出那10条记录,并且在primary索引上去找会非常地快。错,这是实际上的查询计划:
[sql]
代码如下:
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table: subcategory
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 300783
Extra: Using where
*************************** 2. row ***************************
id: 2
select_type: DEPENDENT SUBQUERY
table: c
type: ref
possible_keys: PRIMARY,category
key: category
key_len: 4
ref: const
rows: 100
Extra: Using where; Using index; Using temporary; Using filesort
*************************** 3. row ***************************
id: 2
select_type: DEPENDENT SUBQUERY
table: i
type: ref
possible_keys: subcategory
key: subcategory
key_len: 4
ref: c.id
rows: 28
Extra: Using index
如何你不熟悉如何分析mysql的语句查询计划,请看大概意思:mysql计划从外到内执行查询,而不是从内到外。我会一个一个地介绍查询的每个部分。
外面的查询简单地变成了SELECT * FROM subcategory。虽然里面的查询对subcategory有个约束(WHERE category = 14),但出于某些原因mysql没有将它作用于外面的查询。我不知道是神马原因。我只知道它扫描了整张表(这就是 type:ALL 表示的意思),并且没有使用任何的索引。这是在10几万行记录的表上扫描。
在外面的查询,对每行都执行一次里面的查询,尽管没有值被里面的查询使用到,因为里面的查询被“优化”成引用外面的查询。照此分析,查询计划变成了嵌套循环。外面的查询的每一次循环,都执行一次里面的查询。下面就是优化器重写后的查询计划:
[sql]
代码如下:
select * from subcategory as s
where
s.id,
select c.id
from subcategory as c
join item as i
where ((i.subcategory = c.id) and (c.category = 14))
group by c.id
having ((count(0) > 2000)
and (
)
你可以通过在EXPLAIN EXTENDED 后面带上SHOW WARNINGS 得到优化后的查询。请留意在HAVING子句中指向的外部域。
我举这个例子并非有意抨击mysql的优化策略。众所皆知mysql在有些情况下还不能很好地优化嵌套查询,这个问题已经被广泛报告过。我想指出的是,开发者有必要检查查询语句确保它们不是被糟糕地优化。大多数情况下,安全起见若非是非必要,避免使用嵌套——尤其是WHERE...IN() 和 WHERE...NOT IN语句。
我自己的原则是“有疑问,EXPLAIN看看”。如果面对的是一个大数据表,我会自然而然地产生疑问。
如何强制里面的查询先执行
上一节中的语句撞板只因为mysql把它当成相关的语句从外到里地执行,而不是当成不相关语句从里到外执行。让mysql先执行里面的查询也是有办法的,当成临时表来实现,从而避免巨大的性能开销。
mysql从临时表来实现嵌套查询(某种程度上被讹传的衍生表)。这意味着mysql先执行里面的查询,并且把结果储存在临时表中,然后在其他的表里用到它。这就是我写这个查询时所期待的执行方式。查询语句修改如下:
[sql]
代码如下:
select * from subcategory
where id in (
select id from (
select c.id
from subcategory as c
inner join item as i on i.subcategory = c.id
where c.category = 14
group by c.id
having count(*) > 2000
) as x
);
我所做的就是把嵌套包着原来的嵌套查询。mysql会认为最里面是一个独立的嵌套查询先执行,然后现在只剩下包着外面的嵌套,它已经被装进一个临时表里,只有少量记录,因此要快很多。依此分析,这是相当笨的优化办法;倒不如把它重写成join方式。再说,免得被别人看到,当成多余代码清理掉。
有些情况可以使用这种优化方法,比如mysql抛出错误,嵌套查询的表在其他地方被修改(译注:另一篇文章 MySQL SELECT同时UPDATE同一张表 )。不幸的是,对于临时表只能在查询语句中使用一次的情况,这种方法就无能为力了。
来源 http://blog.csdn.net/afeiqiang/article/details/8620038

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MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

MySQLのユーザー名とパスワードを入力するには:1。ユーザー名とパスワードを決定します。 2。データベースに接続します。 3.ユーザー名とパスワードを使用して、クエリとコマンドを実行します。

1.正しいインデックスを使用して、データの量を削減してデータ検索をスピードアップしました。テーブルの列を複数回検索する場合は、その列のインデックスを作成します。あなたまたはあなたのアプリが基準に従って複数の列からのデータが必要な場合、複合インデックス2を作成します2。選択した列のみを避けます。必要な列のすべてを選択すると、より多くのサーバーメモリを使用する場合にのみサーバーが遅くなり、たとえばテーブルにはcreated_atやupdated_atやupdated_atなどの列が含まれます。

NAVICAT自体はデータベースパスワードを保存せず、暗号化されたパスワードのみを取得できます。解決策:1。パスワードマネージャーを確認します。 2。NAVICATの「パスワードを記憶する」機能を確認します。 3.データベースパスワードをリセットします。 4.データベース管理者に連絡してください。

次のコマンドでmysqlデータベースを表示します。サーバーに接続します:mysql -u username -pパスワードrun showデータベース。すべての既存のデータベースを取得するコマンド[データベース]を選択します。データベース名を使用します。テーブルを表示:表を表示します。テーブル構造を表示:テーブル名を説明してください。データを表示:[テーブル名]から[ *]を選択します。

NAVICATプレミアムを使用してデータベースを作成します。データベースサーバーに接続し、接続パラメーターを入力します。サーバーを右クリックして、[データベースの作成]を選択します。新しいデータベースの名前と指定された文字セットと照合を入力します。新しいデータベースに接続し、オブジェクトブラウザにテーブルを作成します。テーブルを右クリックして、データを挿入してデータを挿入します。

MySQLでテーブルをコピーするには、新しいテーブルの作成、データの挿入、外部キーの設定、インデックスのコピー、トリガー、ストアドプロシージャ、および機能が必要です。特定の手順には、同じ構造を持つ新しいテーブルの作成が含まれます。元のテーブルからデータを新しいテーブルに挿入します。同じ外部キーの制約を設定します(元のテーブルに1つがある場合)。同じインデックスを作成します。同じトリガーを作成します(元のテーブルに1つがある場合)。同じストアドプロシージャまたは関数を作成します(元のテーブルが使用されている場合)。
