提升left join效率

本文通过两个SQL查询示例对比了在大数据量情况下,先进行FROM子句中的数据过滤再执行LEFT JOIN操作与先执行LEFT JOIN后进行WHERE子句过滤的数据查询方式之间的执行效率差异。

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一:from子句中过滤数据后left   join   跟   先left   join后过滤数据的执行效率比较;
分别举例如下:

test1:
select   t1.emp_no,t1.emp_name,t2.dep_no,t2.dep_name  
from   (
          select   t.emp_no,t.emp_name,t.dep_no  
          from   employee  
          where   t.emp_no   <   80707999
)   t1
left   join   department   t2   on   t1.dep_no   =   t2.dep_no

test2:
select   t1.emp_no,t1.emp_name,t2.dep_no,t2.dep_name  
from   employee   t1
left   join   department   t2   on   t1.dep_no   =   t2.dep_no
where   t1.emp_no   <   80707999

在大数据量的情况下 test1 比 test2 效率高

### 如何优化 MySQL LEFT JOIN 查询性能最佳实践 #### 选择合适的索引 为了提升 `LEFT JOIN` 的查询速度,确保在连接字段上创建了适当的索引至关重要。对于参与连接操作的列(通常是外键),应该建立索引以加速查找过程[^1]。 ```sql ALTER TABLE table_name ADD INDEX idx_column (column_name); ``` #### 减少不必要的联接次数 尽量减少多表之间的复杂嵌套联接,过多的 `LEFT JOIN` 可能会显著降低查询效率。遵循阿里巴巴开发手册建议,控制单条 SQL 中涉及的表数量不超过三个可以有效避免潜在瓶颈[^2]。 #### 合理规划驱动表顺序 当存在多个 `LEFT JOIN` 操作时,合理安排各个表作为驱动表还是被驱动表的位置也会影响最终结果集生成的速度。通常情况下,应让较小且过滤条件较多的那个表充当驱动方,从而使得后续匹配过程中能够更快定位目标数据行。 #### 避免使用 SELECT * 仅选取所需的具体字段而非通配符形式来获取全部列有助于减轻网络传输负担并加快响应时间。特别是当右侧表含有大量冗余信息时不必要地读取这些额外内容会造成资源浪费[^3]。 ```sql SELECT t1.col1, t2.col2 FROM table1 AS t1 LEFT JOIN table2 AS t2 ON t1.key = t2.foreignKey; ``` #### 审查执行计划 利用 `EXPLAIN` 关键字查看当前SQL语句的实际运行路径可以帮助识别可能存在的低效环节进而采取针对性措施加以改进。通过分析输出结果了解是否存在全表扫描现象或是某些阶段耗费过长时间等问题所在[^4]。 ```sql EXPLAIN SELECT ... ; ``` #### 考虑分步执行策略 面对特别复杂的查询逻辑可考虑将其分解为若干简单子查询分别独立完成后再汇总整理最终答案的方式来进行处理。这样做不仅便于调试而且往往可以获得更好的整体表现效果。
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