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mysql高效查询mysql牺牲了group by来增加left join的速度(前提是加了索引)。 user表:10万数据 实例1: 200秒左右 SELECT U.id, A.favorite_count FROM (SELECT id from user) U LEFT JOIN ( -- 点赞数 SELECT favorite_by AS user_id, SUM(favorite_count) AS favorite_count FROM favorite GROUP BY favorite_by ) A ON U.id=A.user_id LEFT JOIN ( -- 评论数量 SELECT user_id, COUNT(*) AS comment_count FROM photo_comment GROUP BY user_id ) B ON U.id=B.user_id 实例2:1秒多 select uf.user_id , uf.favorite_count, COUNT(pc.id) as comment_count from ( select u.id as user_id , SUM(f.favorite_count) as favorite_count from (SELECT id from user) u LEFT JOIN favorite f on f.favorite_by = u.id GROUP BY u.id ) uf LEFT JOIN photo_comment pc on pc.user_id = uf.user_id GROUP BY uf.user_id 附:如何在MySQL高效的join3个表对于下面这个三个表的join语句 select * from t1 join t2 on(t1.a=t2.a) join t3 on (t2.b=t3.b) where t1.c>=X and t2.c>=Y and t3.c>=Z; 若改写成straight_join,要怎么指定连接顺序,以及怎么给三个表创建索引? 尽量使用BKA算法 使用BKA,并非“先计算两个表join的结果,再跟第三个表join”,而是直接嵌套查询的。具体实现:在t1.c>=X、t2.c>=Y、t3.c>=Z这三个条件里,选择一个经过过滤以后,数据最少的那个表,作为第一个驱动表。此时,可能会出现如下两种情况。 如果选出来是表t1或者t3,那剩下的部分就固定了:
同时,我们还需要在第一个驱动表的字段c上创建索引。 第二种情况是,若选出来的第一个驱动表是表t2,则需要评估另外两个条件的过滤效果。 思路就是,尽量让每一次参与join的驱动表的数据集,越小越好,因为这样我们的驱动表就会越小。 总结到此这篇关于mysql高效查询left join和group by的文章就介绍到这了,更多相关mysql高效查询内容请搜索极客世界以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持极客世界! |
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