本文通过对比两种SQL查询方法——直接使用WHERE子句过滤与先执行INNER JOIN操作再过滤——发现两者在处理160万数据量时性能相近。实验表明，在有限数据查询条件下，即使面对上百万的数据量，INNER JOIN的使用也不会显著降低查询效率。
select count(1) from (
select login_id,id from PlatformPassPort where login_id like 'ab%'
) t1 inner join
pp_PlatformAccount t2 on t1.id = t2.passportId
select count(1) from PlatformPassPort t1 inner join
pp_PlatformAccount t2 on t1.id = t2.passportId
where login_id like 'ab%'
本来以为inner join先执行的话可能会导致速度变慢(测试的是160w的数据量，基本是表表的全连接) ，但是发现结果2者时间差不多，可能mysql做了优化。100条以内的数据量应该感觉不到时间。所以，我的结论是：有限条目的查询条件（尤其是单表的查询）
可以放心使用inner join -- 即使数据上百万。
select login_id,id from PlatformPassPort where login_id like 'ab%'
) t1 inner join
pp_PlatformAccount t2 on t1.id = t2.passportId
select count(1) from PlatformPassPort t1 inner join
pp_PlatformAccount t2 on t1.id = t2.passportId
where login_id like 'ab%'
本来以为inner join先执行的话可能会导致速度变慢(测试的是160w的数据量，基本是表表的全连接) ，但是发现结果2者时间差不多，可能mysql做了优化。100条以内的数据量应该感觉不到时间。所以，我的结论是：有限条目的查询条件（尤其是单表的查询）
可以放心使用inner join -- 即使数据上百万。
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