mysql 关联子查询例子收集

本文介绍两种SQL查询技巧:一是计算基于年份的累计收入;二是选取每个分类下的前三个产品,通过具体SQL语句展示了如何实现这两种查询。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

计算每年收入至今年包括今年的累加结果:

    id    year   money  
------  ------  --------
     1    2011       100
     2    2012       200
     3    2013       300

要求的output:

  year  moneys  
------  --------
  2011  100     
  2012  300     
  2013  600     
SELECT 
a.`year`, 
(SELECT 
  SUM(money) 
FROM
  coupon_a 
WHERE id <= a.id) AS moneys 
FROM
coupon_a a ;

查询每分类前三个产品,不考虑排序方式等,,

SELECT 
  main.*,
  t.name 
FROM
  product main,
  category t 
WHERE 
  (SELECT 
    COUNT(1) 
  FROM
    product sub 
  WHERE main.cat_id = sub.cat_id 
    AND main.id > sub.id) < 3 
  AND main.cat_id = t.id;

  SELECT 
    COUNT(1) 
  FROM
    product sub 
  WHERE main.cat_id = sub.cat_id 
    AND main.id > sub.id

这个不具有实用性,但是是了解关联子查询的一个很好的例子

<think>嗯,用户想了解MySQL中表关联子查询的性能对比,哪个更快。我需要先回忆一下相关的知识点。记得之前看过一些资料,说子查询和JOIN的性能比较并不是绝对的,取决于具体情况。比如子查询有时候会被优化成JOIN操作,但有时候如果子查询相关的话,可能会有不同的执行计划。 首先,应该考虑数据库的优化器如何处理这两种写法。MySQL的优化器在某些版本中对子查询的处理可能不够高效,尤其是在旧版本中,相关子查询可能会导致性能问题,因为每行数据都要执行一次子查询。而JOIN操作通常可以利用索引,尤其是当关联字段有索引时,性能会更好。 不过也有例外情况,比如当子查询的结果集很小,并且外层查询能够有效利用索引时,子查询可能更快。例如,引用中的例子提到子查询作为外层WHERE条件,可能让外层查询走索引,从而避免全表扫描。这时候子查询可能比LEFT JOIN快。 另外,还要看具体的查询结构。如果是多层嵌套的子查询,尤其是相关子查询,可能会影响性能,因为需要为外层查询的每一行执行子查询。而JOIN操作可以通过一次扫描完成,尤其是当使用合适的连接算法时,比如Nested Loop Join、Hash Join等。 还要考虑索引的情况。如果关联字段或者子查询中的过滤条件字段有合适的索引,那么无论是JOIN还是子查询都可能高效。反之,没有索引的话,两者都可能慢。 可能还需要注意数据量的大小。当数据量很大时,JOIN操作可能会更高效,尤其是在关联字段有索引的情况下,可以快速定位到匹配的行。而子查询如果结果集很大,可能会导致临时表的创建,增加额外的开销。 另外,子查询的类型也很重要。比如,EXISTS子查询通常可以转换为半连接(Semi Join),这种情况下优化器可能会优化得比较好。而IN子查询在某些情况下可能会被优化成JOIN,但有时候也可能导致全表扫描。 总结一下,需要告诉用户,性能对比没有绝对的答案,要根据具体情况分析。通常建议使用JOIN,尤其是当关联字段有索引时,但也要考虑子查询的具体写法、数据量、索引情况以及MySQL的版本。最好是通过实际执行EXPLAIN命令来查看执行计划,比较两者的查询开销,或者在实际数据环境中进行性能测试。</think>### MySQL关联子查询性能对比分析 #### 一、核心结论 1. **常规场景下,表关联(JOIN)通常性能更优** - 当关联字段有索引时,JOIN可通过索引快速匹配数据,减少扫描量[^3][^4] - JOIN操作能利用数据库的优化器生成更高效的执行计划[^1] 2. **特定场景下子查询可能更快** - 子查询结果集极小且外层查询能利用索引时(如`WHERE id IN (子查询)`)[^3] - 多层嵌套相关子查询可精准控制筛选逻辑时[^2] #### 二、性能差异原理 | 操作类型 | 执行特点 | 典型场景 | |---------|---------|---------| | **表关联** | 单次扫描关联表,通过索引快速匹配 | 多表数据量较大且有关联索引 | | **子查询** | 可能逐行执行子查询(相关子查询) | 筛选条件复杂且结果集小 | #### 三、优化建议 1. **优先尝试JOIN写法** ```sql -- JOIN示例 SELECT e1.* FROM employees e1 JOIN departments d ON e1.dept_id = d.id WHERE d.name = 'Engineering'; ``` 优势:可利用`dept_id`和`id`的联合索引 2. **子查询优化策略** ```sql -- 优化后的子查询 SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN ( SELECT id FROM customers WHERE country = 'CN' -- 确保子查询字段有索引 ); ``` 关键:为`customers.country`字段添加索引 #### 四、验证方法 1. 使用`EXPLAIN`分析执行计划 ```sql EXPLAIN SELECT... -- 对比两种写法的type/rows/Extra字段 ``` 2. 性能测试工具 ```sql -- 使用BENCHMARK函数(需注意缓存影响) SELECT BENCHMARK(100000, (SELECT ...)); ``` #### 五、典型场景对比 | 场景 | 推荐方案 | 原因 | |------|---------|------| | 多层过滤条件 | 相关子查询 | 精准控制逻辑流 | | 大数据量关联 | JOIN操作[^1] | 减少临时表生成 | | 存在覆盖索引 | 子查询[^3] | 避免全表扫描 |
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