Left join优化规则的研究

本文探讨了LEFT JOIN在数据库查询中的优化方法,提出了基于特定条件下的LEFT JOIN转INNER JOIN的策略,通过实例说明如何提高查询效率。

对于left join的优化,是应用开发人员、数据库内核开发人员关注的问题之一。我当初对left join进行分析归纳,后来阅读mysql时发现sql_select.cpp文件中的simplify_joins()函数的实现方法也是这样的,大家可以参考该函数。

  【IT专家网独家】一、概述

  对于left join的优化,是应用开发人员、数据库内核开发人员关注的问题之一。

  应用开发人员关注是因为:并不是每个数据库的内核都支持left join的内部转化,这时候需要应用开发人员进行手工地转化。

  内核开发人员关注是因为:并不假定每个应用开发人员都能够熟练地将left join转化掉。因此数据库有必要对这种情况,进行数据库内部的优化。

  我当初对left join进行分析归纳,后来阅读mysql时发现sql_select.cpp文件中的simplify_joins()函数的实现方法也是这样的,大家可以参考该函数。

  二、left join优化规则的研究

  t1 left t2 on t1.col1=t2.col1

  对于类似的表达式,在什么样的情况下才可以去掉left join呢?

  我们首先创建三张表:

  create table t1(c1 int,c2 int);

  create table t2(d1 int,d2 int);

  create table t3(e1 int,e2 int);

  2.1 优化的基本策略

  对于left join的查询语句,比如:

  select * from t1 left join t2 on t1.c1=t2.d2 where condition1 [{and conditonN}];(N的取值为2,3,……) (语句1)

  什么情况下,才能优化为语句:

  select * from t1 inner join t2 on on t1.c1=t2.d2 where condition1 [{and conditonN}]; (语句2)

  备注:语句2等价于语句:

  select * from t1,t2 where t1.c1=t2.d2 and condition1 [{and conditonN}]; (语句3)

  回答:

  只要where中的至少有一个conditionK(N的取值为1,2,……)满足如下非NULL条件,就可以将语句1优化为语句2(语句3):

  1)conditionK包含t2表的列(任意列)

  2)conditionK的类型只要不为: t2.column is null。

  其它的任何类型都行:比如t2.d2=t1.c2,再比如t2.d2 is not null。

  例1:

  select * from t1 left join t2 on t1.c1=t2.d2 where t2.d1=2; (t2.d1=2满足非NULL条件,可以优化)

  <==>等价于: select * from t1 inner join t2 on t1.c1=t2.d2 where t2.d1=2;

  <==>等价于: select * from t1,t2 where t1.c1=t2.d2 and t2.d1=2;

  例2:select * from t1 left join t2 on t1.c1=t2.d2 where t2.d1+1>t1.c1; (t2.d1+1>t1.c1满足非NULL条件,可以优化)

  <==>等价于: select * from t1 inner join t2 on t1.c1=t2.d2 where t2.d1+1>t1.c1;

  <==>等价于: select * from t1,t2 where t1.c1=t2.d2 and t2.d1+1>t1.c1;

  2.2思路扩展

  a left join b on condition1 {and conditionM}

  left join c on contion2_1 {and contion2_N}

  --优化的思路和上文提出的观点完全一样。

  例3:

  select * from t1 left join t2 on c1=d1 left join t3 on d2=e1 where e1=1; (e1满足非NULL条件,可以优化,甚至这里可以为:e2 in (select ……))

  <==>等价于:select * from t1 left join t2 on c1=d1 inner join t3 on d2=e1 where e1=1; //inner转换

  <==>等价于:select * from t1 left join t2 on c1=d1,t3 where d2=e1 and e1=1; //等价调整,然后(d2=e1满足非NULL条件,可以优化)

  <==>等价于:select * from t1 inner join t2 on c1=d1,t3 where d2=e1 and e1=1; //inner转换

  <==>等价于:select * from t1,t2,t3 where c1=d1 and d2=e1 and e1=1;


### 如何优化 MySQL 大表与小表之间的左连接查询性能 为了提高 MySQL 中大表与小表之间 `LEFT JOIN` 查询的性能,可以采取多种最佳实践。以下是详细的分析和建议: #### 1. 使用索引来加速连接条件 确保参与 `LEFT JOIN` 的列上存在合适的索引。对于大表来说,通常会在被连接的关键字段(通常是外键)上创建索引[^1]。例如,在执行以下查询时: ```sql SELECT t1.*, t2.column_name FROM large_table AS t1 LEFT JOIN small_table AS t2 ON t1.id = t2.large_id; ``` 应该在 `large_table(id)` 和 `small_table(large_id)` 上建立索引。 #### 2. 避免不必要的缓冲区占用 通过使用 `mysql_unbuffered_query()` 函数发送 SQL 请求,可以在不自动 fetch 和缓存结果的情况下节省内存资源[^2]。这种方式特别适合处理会产生大量结果集的大表查询场景。 #### 3. 调整存储引擎特性 如果可能的话,考虑调整底层的数据结构以适应特定的工作负载需求。比如当涉及到非常大的字符串类型数据时,尽量减少使用可变长度字段如 `VARCHAR`,因为它们可能导致表变为动态而非固定的布局形式[^3]。固定宽度记录能够带来更高效的随机访问模式以及更好的磁盘利用率。 #### 4. 数据分区策略 针对超大规模表格实施水平分片或者垂直分割技术可以帮助减轻单个节点上的计算负担。合理规划分区键使得频繁操作集中在少数几个物理文件之内从而提升整体效率。 #### 示例代码展示如何应用上述原则之一——利用覆盖索引进行高效检索: ```sql -- 建立复合索引 (假设我们经常按 date_column 进行过滤并同时获取 value_column) ALTER TABLE large_table ADD INDEX idx_date_value(date_column, value_column); -- 利用新建好的索引编写更加精炼有效的查询语句 EXPLAIN SELECT l.date_column, l.value_column FROM large_table l LEFT JOIN small_table s USING(some_common_key); ```
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