oracle一张5000万的表,里面有五个字段的主键索引,还有一个单独字段的索引,使用kettle进行插入/更新时,不走主键索引,一开始以为是字段类型不匹配,后面通过session,提取出sql,发现果然是不走主键索引,走了一个单列的索引。 主键主键:PK_RY_GERENJBXX (GERENBH, SENDSYSTEMID, JIGOUBM, JIUZHENKH, JIUZHENKLX) 普通
转载 2024-03-20 17:25:55
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left join 的时间开销类似于笛卡尔积,相当费时,如果关联字段是索引字段,可以减少时间复杂度,但是还是非常费时。left 的优化:首先,mysql都是使用(Nested Loop )循环套嵌的方式实现join,这里包括两个部分:驱动表结果集作为条件连接被驱动表X,被驱动表根据驱动表结果查询数据集Y。时间复杂度(X*Y),这里的第二部分是数据库内部的操作,涉及io,cpu等
转载 2024-02-27 10:15:41
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总的来说,left join的性能优化(尤其还涉及到排序)是个比较复杂、系统的问题,涉及到驱动表索引的内在实现,仅能在以下三的有所关注: 1. 连接字段编码一致      悲剧:2. 认清主表作相应的优化,比如索引、排序之类的3. 尽量用inner join mysql joinleft join 对于索引的问题 MySQL内部采用了
线上有个查询sql,原来是inner join 查询没有问题,后来应业务要求改成left join之后, 查询时间就暴涨了 需要长达24s 通过explain分析,发现订单表没有走索引 ,分析之后解决了,记录下来。为了简洁起见,这里就将无关的查询字段都用*具体sql如下SELECT * from t_item_detail a left join t_order_detail d on a
转载 2023-10-27 12:07:21
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1、 select sum( vv801 ) into lv_vv801 from ce11000 where kaufn = '' and vrgar = 'A' and paledger = '02' and plikz = '0'.结果有值,说明数据库表中存在kaufn 为 space 或者''的情况
# MySQL 中的 LEFT JOIN 是如何走索引的? 在数据库的查询优化中,理解 LEFT JOIN索引的关系至关重要。本文将深入探讨在 MySQL 中 LEFT JOIN 是否能够有效使用索引,并通过示例加以说明。 ## 什么是 LEFT JOINLEFT JOIN(左连接)是一种连接两张表的方法,返回左表(第一个表)中的所有记录以及右表(第二个表)中匹配的记录。如果右表中没
原创 9月前
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文章目录一、JOIN常用的JOIN1. INNER JOIN2. LEFT JOIN3. RIGHT JOIN4. FULL OUTER JOIN延伸JOIN1. LEFT JOIN EXCLUDING INNER JOIN2. RIGHT JOIN EXCLUDING INNER JOIN3. FULL OUTER JOIN EXCLUDING INNER JOIN其他JOIN1. CROSS
转载 2024-09-11 16:21:47
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今天在查看一些过程,发现了点问题,和大家一起讨论一下:--================================================================一、如何有效利用索引,查询顾客编号>的所有订单信息--================================================================--代替非聚焦索引扫描的方法--
MySQL执行引擎对比,InnoDB和MyISAMjoin关键字内连接、左连接、右连接、全外连接MySQL不支持 full outer join,只能通过union关键字曲线救国。使用left join right join 以及union,union可以去重索引分类原理什么情况下建立索引什么情况下不建立索引explainid字段,决定表的加载顺序,id值越大它先加载。如果相等就按顺序执行sele
一、索引简介1、基本概念首先要明确索引是什么:索引是一种数据结构,数据结构是计算机存储、组织数据的方式,是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,例如:链表,堆栈,队列,二叉树等等。其次要清楚索引的作用:索引可以使存储引擎快速找到数据记录,这是最基本的作用,索引是对查询速度最关键的影响,良好的索引设计可以使查询的效率有质的飞越。索引的使用:如果查询语句使用所有,MySQL会在索引的数据结
今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录:select c.* from hotel_info_original cleft join hotel_info_collection hon c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_idwhe
一、背景线上存在业务,需要每天定时整理某个表A未处理的数据,并写入另外一张表B;每天查询出不存在B表中且未处理过的A表数据;A表中的数据主键放入B表中,未设定B表对应索引;数据量初始值大概在几千条;根据网上书籍介绍及多数网友介绍,left join 优于 not exists 优于 not in,not in不走索引,所以最终选择left join完成该业务;数据量大约在10万条数据时,已经无法查
转载 2024-01-12 05:50:11
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 in 是把外表和内表作hash 连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询。 not exists:做NL,对子查询先查,有个虚表,有确定值,所以就算子查询有NULL最终也有值返回 not in:做hash,对子查询表建立内存数组,用外表匹配,那子查询要是有NULL那外表没的匹配最终无值返回。
近期刚好学习了丁奇老师的《MySQL 实战 45 讲》中的 join 优化相关知识,又刚刚好碰上了一个非常切合的 join 查询需要优化,分析过程有些曲折,记录下来留作笔记。 问题 SQL 描述 问题 SQL 和执行计划是这样的: explain SELECT t1.stru_id AS struId, ...
通过上一篇的学习,我们理解了Mysql索引背后的数据结构以及MyISAM和InnoDB两个存储引擎中BTree索引的实现原理。理解了索引背后的机制之后,强哥今天就和大家聊一聊Mysql索引的优化。不过在此之前我们需要先了解一些概念:三星系统索引的选择性BTree索引的限制三星系统首先我们先来了解一下如何评价一个索引是否适合某个查询的“三星系统”:索引将相关的记录放到一起则获得一星;如果索引中的数据
背景最近一个后台功能列表,业务人员反馈查询和导出速度非常慢。通过定位发现列表查询和数据导出都是使用的同样的一个连表查询SQL。这个功能刚上线不久,起初查询和导出速度都是蛮快的,把这个SQL放到测试环境也是挺快的。对比了一下测试环境和生产环境相关表结构都是一样的,之后我们把目光放在了数量的问题上面,但是几张关联表的数据量也不大,不到1w的数据量为何会这么慢呢。排查通过Explain发现,连表查询中的
转载 2024-03-16 03:43:18
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简介: 在 MySQL 数据库中,选择合适的查询方法对于查询效率至关重要。本文将深入探讨 MySQL 中常见的查询方法:NOT IN、LEFT JOIN、IS NULL 和 NOT EXISTS,并结合具体示例和索引失效的情况进行详细分析,以帮助读者更好地理解并优化查询性能。1. NOT IN 子句介绍: NOT IN 子句用于从一个结果集中排除符合条件的行。示例: 查询所有未参加某次活动的用户。
转载 2024-07-25 20:06:50
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首先,贴一个待优化的sql语句select * from A left join B on A.c = B.c where A.employee_id = 3需求解读:A表left join B表,并且指定A表中的employee_id为一个具体的值在c字段不是任何索引,A B 表各有1W多条数据的情况下,用explain分析得知,AB表都使用了全表查询,效率极低image.png而我们执行这句s
转载 2024-05-31 12:55:57
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MYSQL的索引(mysql优化之索引篇)mysql性能的优化索引优化 select语句优化,值得注意的是join语句越多,性能越不好,酌情写语句 服务器参数的设计select语句select语句输入命令之后,要通过mysql优化器自动做出最优顺序进行。而不是按照输入顺 序。一般情况下,第一步是from tabname,先确定需要查询的表,再根据条件一步一步删选, 筛选完按照输出字段要求进行输
首先,贴一个待优化的sql语句select * from A left join B on A.c = B.c where A.employee_id = 3需求解读:A表left join B表,并且指定A表中的employee_id为一个具体的值在c字段不是任何索引,A B 表各有1W多条数据的情况下,用explain分析得知,AB表都使用了全表查询,效率极低image.png而我们执行这句s
转载 2024-03-16 19:18:25
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