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
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。

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

Redis는 단일 스레드 아키텍처를 사용하여 고성능, 단순성 및 일관성을 제공합니다. 동시성을 향상시키기 위해 I/O 멀티플렉싱, 이벤트 루프, 비 블로킹 I/O 및 공유 메모리를 사용하지만 동시성 제한 제한, 단일 고장 지점 및 쓰기 집약적 인 워크로드에 부적합한 제한이 있습니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

Redis 데이터베이스의 효과적인 모니터링은 최적의 성능을 유지하고 잠재적 인 병목 현상을 식별하며 전반적인 시스템 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. Redis Exporter Service는 Prometheus를 사용하여 Redis 데이터베이스를 모니터링하도록 설계된 강력한 유틸리티입니다. 이 튜토리얼은 Redis Exporter Service의 전체 설정 및 구성을 안내하여 모니터링 솔루션을 원활하게 구축 할 수 있도록합니다. 이 자습서를 연구하면 완전히 작동하는 모니터링 설정을 달성 할 수 있습니다.

SQL 데이터베이스 오류를 보는 방법은 다음과 같습니다. 1. 오류 메시지보기 직접; 2. 표시 오류 및 경고 명령을 사용하십시오. 3. 오류 로그에 액세스; 4. 오류 코드를 사용하여 오류의 원인을 찾으십시오. 5. 데이터베이스 연결 및 쿼리 구문을 확인하십시오. 6. 디버깅 도구를 사용하십시오.

Apache는 데이터베이스에 연결하여 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스 드라이버 설치. 연결 풀을 만들려면 Web.xml 파일을 구성하십시오. JDBC 데이터 소스를 작성하고 연결 설정을 지정하십시오. JDBC API를 사용하여 Connections, 명세서 작성, 매개 변수 바인딩, 쿼리 또는 업데이트 실행 및 처리를 포함하여 Java 코드의 데이터베이스에 액세스하십시오.
