SQL慢查询优化之联表查询

本文深入探讨SQL慢查询优化,重点分析联表查询中的驱动表选择和Explain结果解读。强调未指定联接条件时,行数少的表作为驱动表,以及如何减少JOIN循环次数。通过实例分析,提出优化建议,如添加合适索引、避免使用distinct和order by以消除Using temporary和Using filesort。总结了SQL优化的关键点,鼓励使用Explain进行日常优化工作。

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一、前提基础

1、关联查询:

MySQL 表关联的算法是 Nest Loop Join,是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条地通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据,然后合并结果。

2、驱动表定义:

1)制定了联接条件时,满足查询条件记录行数少的为驱动表;

2)未指定联接条件时,行数少的表为驱动表。(划重点!!!)。

对驱动表可以直接排序,对非驱动表(的字段排序)需要对循环查询的合并结果(临时表)进行排序(划重点!!!)。

3、Explain结果详情:

请参考我的另一篇文章:Explain分析

Explain的结果中,第一行出现的表就是驱动表(划重点!!!


在上面的Explain结果中,id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行。

建议:如果你搞不清楚该让谁做驱动表、谁 join 谁,请让 MySQL 运行时自行判断
既然“未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表]”了,
而且你也对自己写出的复杂的 Nested Loop Join 不太有把握,
就别指定谁 left/right join 谁了,
请交给 MySQL优化器 运行时决定吧。
如果对自己特别有信心,可以参考:

"sgmediation.zip" 是一个包含 UCLA(加利福尼亚大学洛杉矶分校)开发的 sgmediation 插件的压缩包。该插件专为统计分析软件 Stata 设计,用于进行中介效应分析。在社会科学、心理学、市场营销等领域,中介效应分析是一种关键的统计方法,它帮助研究人员探究变量之间的因果关系,尤其是中间变量如何影响因变量与自变量之间的关系。Stata 是一款广泛使用的统计分析软件,具备众多命令和用户编写的程序来拓展其功能,sgmediation 插件便是其中之一。它能让用户在 Stata 中轻松开展中介效应分析,无需编写复杂代码。 下载并解压 "sgmediation.zip" 后,需将解压得到的 "sgmediation" 文件移至 Stata 的 ado 目录结构中。ado(ado 目录并非“adolescent data organization”缩写,而是 Stata 的自定义命令存放目录)目录是 Stata 存放自定义命令的地方,应将文件放置于 "ado\base\s" 子目录下。这样,Stata 启动时会自动加载该目录下的所有 ado 文件,使 "sgmediation" 命令在 Stata 命令行中可用。 使用 sgmediation 插件的步骤如下:1. 安装插件:将解压后的 "sgmediation" 文件放入 Stata 的 ado 目录。如果 Stata 安装路径是 C:\Program Files\Stata\ado\base,则需将文件复制到 C:\Program Files\Stata\ado\base\s。2. 启动 Stata:打开 Stata,确保软件已更新至最新版本,以便识别新添加的 ado 文件。3. 加载插件:启动 Stata 后,在命令行输入 ado update sgmediation,以确保插件已加载并更新至最新版本。4
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