# MySQL Join性能问题解析与优化
在数据库中，`JOIN`操作是我们获取关联数据的重要方式。但是，随着数据量的增加，有时候我们会发现`JOIN`操作变得异常缓慢。本文将探讨`JOIN`操作的性能问题，以及如何通过优化来提高查询效率。
## 1. 什么是JOIN？
`JOIN`用于将两个或多个表中的记录组合在一起，基于它们之间的逻辑关系。MySQL提供了多种类型的`JOIN`：`IN
原创
2024-08-25 05:03:41
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【问题】： mysql 在多表关联时 ，使用 join 时速度正常，但是当换上left join 时查询1分多钟也出不来，后经查看两个表相关字段，索引已经加上。。【分析】：解决慢的方法 添加索引查看表引擎是否一致， InnoDB 还是MyISAM查看字段和表的字符集是否一致本次遇到的问题就是字符集不一致导致的
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2023-06-30 20:55:56
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1，检查数据表的检索模式，保持一致2，检查字段的字符集和排序规则，保持一致以上两个是可以百度到的最多的解决办法，如果以上两个方法可以的话，那是最好的情况了，如果不行，尝试以下的 3 方法 3，尝试把 left join 改为 inner jion（当然不是让你直接改用 inner jion，那也不对啊不是嘛），如果该成 inner jion 速度迅速变快了，那说明你的关键条件两边都有空值
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2023-05-25 14:02:22
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# MySQL Update Join 慢
在使用 MySQL 进行更新操作时，有时候会遇到更新语句执行缓慢的情况。其中一个常见的情况就是在使用 UPDATE JOIN 语句时出现慢查询。本文将介绍如何优化 MySQL 中的 UPDATE JOIN 语句，以提高更新操作的效率。
## UPDATE JOIN 语句示例
首先，让我们来看一个简单的 UPDATE JOIN 语句示例：
```s
原创
2024-06-05 06:24:09
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为什么会出现这个问题在工作的过程中要把sql server 数据库中的几个表迁移到MySQL当中，以为数据库的方言和函数不同很多地方需要替换。在替换完成之后发现了一个问题，同样的一句关联查询语句在sql server总只需要0.2秒左右，在MySQL中却需要11秒左右。MySQL sqlSELECT
a.estate_name AS estateName,
a.location AS esta
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2023-08-22 11:38:09
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文章目录一、慢查询优化详解 一、慢查询优化详解永远用小结果集驱动大的结果集（join操作表小于百万级别）驱动表的定义当进行多表连接查询时，【驱动表】的定义为：
指定了联接条件时，满足查询条件的记录行数少的表为【驱动表】未指定联接条件时，行数少的表为【驱动表】left join 则左边的为驱动表right join 则右边的为驱动表explain 结果中，第一行出现的表就是驱动表my
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2023-07-28 09:30:16
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Mysql left join,right join,inner join的效率比较 一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系，语法如下：... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表；table2:右表。 JOIN 按照功能大致分为如下三类： INNER JOIN（内连接,或等值连接）：
先总结：数据量小的时候，用join更划算数据量大的时候，join的成本更高，但相对来说join的速度会更快数据量过大的时候，in的数据量过多，会有无法执行SQL的问题，待解决事情是这样的，去年入职的新公司，之后在代码review的时候被提出说，不要写join，join耗性能还是慢来着，当时也是真的没有多想，那就写in好了，最近发现in的数据量过大的时候会导致sql慢，甚至sql太长，直接报错了。这
MySQL数据库优化方案Mysql的优化，大体可以分为三部分：索引的优化，sql慢查询的优化，表的优化。开启慢查询日志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。Sql 慢查询优化步骤先捕获低效SQL→慢查询优化方案→慢查询优化原则 MySQL数据库配置慢查询参数说明:1.查询慢查询配置 show variables like
从 慢SQL说起 性能下降，SQL执行等待时间长，常见原因有以下几类：查询数据过多，考虑能不能拆，条件过滤尽量少关联了太多的表，太多join join 原理。用 A 表的每一条数据 扫描 B表的所有数据。所以尽量先过滤。没有利用到索引 单值/复合索引。条件多时，可以建共同索引(混合索引)。混合索引一般会优先使用。有些情况下，就算有索引具体执行时也不会被使用。服务器调优及各个参数设置（缓冲、线程数等
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2024-02-19 00:44:33
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# 如何优化MySQL JOIN查询排序慢的问题
## 1. 确定问题
首先需要确定查询中哪些部分导致排序慢，以及表之间的关联字段。
## 2. 分析执行计划
使用EXPLAIN语句来查看查询的执行计划，找出慢查询的瓶颈所在。
```sql
EXPLAIN SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.table1_id ORD
原创
2024-04-28 06:14:54
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首先你会想到，给表加索引，那么mysql会给主键自动建立索引吗?
会的，当然会。
在我们查询的业务表操作的时候，表业务数据庞大起来的时候，以及left join多的时候，甚至多表关联到几十张表的时候，查询是慢到外婆家里去了。
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2023-06-19 15:53:50
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MySQL left join 查询巨慢 优化 最近工作中遇到一个非常奇怪的问题，mysql中有两张表，test_info和test_do_info需要进行LEFT JOIN关联查询，每张表又都1W+的数据，关联查询需要12s之久。 按照常理来说1W+的数据关联查询应该很快，即使进行全表扫描也不至于12s。至于索引在这么小的数据量下作用应该不大（这里指的是查询走索引与不走索引的速度）。sql与执
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2023-09-01 18:32:26
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查询语句如下：select a.id,a.name,b.start_time ... from a left join b on a.code=b.code where b.delete_flag=0 order by a.id 查询结果响应时间极慢花了20s ,其中a表数据50000条左右，b表数 ...
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2021-10-09 16:52:00
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# MySQL中LEFT JOIN与INNER JOIN的性能差异解析
在MySQL中，LEFT JOIN和INNER JOIN是两种常见的连接方式，它们在处理数据时有一定的区别。有时候我们会发现，使用LEFT JOIN比INNER JOIN慢很多，这是为什么呢？本文将对这个问题进行探讨，并给出相应的解决方案。
## 什么是LEFT JOIN和INNER JOIN
在MySQL中，JOIN是
原创
2024-06-09 04:30:03
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1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。2.子查询就更别用了，效率太差，执行子查询时，MYSQL需要创建临时表，查询完毕后再删除这些临时表，所以，子查询的速度会受到一定的影响，这里多了一个创建和销毁临时表的过程。3.如果是JOIN的话，它是走嵌套查询的。小
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2023-08-05 15:05:58
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# MySQL中多表连接速度慢的原因及优化方法
在使用MySQL数据库时，我们常常需要对多个表进行连接查询（JOIN），尤其是在复杂业务场景下。然而，JOIN操作有时可能会导致性能下降，特别是当涉及到多个表时。在本文中，我们将探讨造成多表JOIN速度慢的原因，并提供相应的优化方法。
## 1. 多表JOIN的性能问题
当我们对多个表执行JOIN操作时，MySQL需要根据表的大小、索引及连接条
# 解决"mysql inner join大表慢"问题的步骤和代码示例
## 1. 流程
```mermaid
journey
title 解决"mysql inner join大表慢"问题的流程
section 开发者指导小白解决问题
开始 --> 查询SQL执行计划 --> 分析SQL执行计划 --> 优化SQL --> 执行优化后的SQL --> 结束
`
原创
2024-04-29 03:35:31
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# 优化MySQL内连接的速度
## 引言
MySQL是一款常用的关系型数据库管理系统，内连接(inner join)是常用的数据查询操作之一。然而，在处理大数据量时，内连接可能会导致查询速度变慢。本文将介绍如何优化MySQL内连接的速度，让你的查询更高效。
## 问题分析
在优化内连接之前，我们需要了解整个问题的流程。下表展示了内连接的优化过程。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
原创
2023-12-20 04:13:35
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要知道为什么使用索引，要知道如何去使用好索引，使自己的查询达到最优性能，需要先了解索引的数据结构和磁盘的存取原理1. 不使用顺序查找，因为顺序查找比较慢，通过特定数据结构的特点来提升查询速度，这种数据结构就是可以理解成索引。2. 索引一般以文件形式存储在磁盘上，索引检索需要磁盘I/O操作，为了尽量减少磁盘I/O。磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，而且主存和磁盘以页为单位交换数据，所以在读
