查询优化:说说一个数据库的查询方法

本文介绍了一种提高博客关注系统查询效率的方法，通过对查询语句的优化，实现了数十倍的性能提升。文中提供了两种查询方式及其性能对比，并分析了效率差异的原因。

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最近做了博客关注系统的方案设计，主要的数据表有两个：
数据内容表：

CREATE TABLE `story` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`uid` int(10) unsigned NOT NULL,
`type` tinyint(3) unsigned NOT NULL,
`time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
`data` varbinary(8192) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `i_ut` (`uid`,`type`,`time`)
) ENGINE=InnoDB;

以及关注关系表：

CREATE TABLE `attention` (
`uid` int(10) unsigned NOT NULL,
`aid` int(10) unsigned NOT NULL,
`time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`uid`,`aid`),
KEY `i_a` (`aid`)
) ENGINE=InnoDB;

我们的要查询出uid为1001的用户A关注的所有人最近发表的内容，结果集大概在10000条，我们只取前20条。
简单直接的查询方法可以是：

select id,data from story,attention
where story.uid=attention.aid and attention.uid=1001 order by time desc,id desc limit 20;

但是这个查询语句效率很低，换用一种貌似比较复杂的查询：

select story.* from
story,
(select id from story,attention
where story.uid=attention.aid and attention.uid=1001 order by time desc,id desc
) relation
where story.id=relation.id limit 20;

这个查询效率就很好了，通过对比发现，至少比上一个查询快几十倍。

我认为这样的差异主要取决于数据库中“查询优化”的实现，可能MySQL在这方面做的有限，需要我们精确的告诉他一个比较优化的查询方案。