MySQL 中的 Nested Loop Join 实现 Nested Loop Join 是扫描驱动表，每读出一条记录，就根据 join 的关联字段上的索引去被驱动表中查询对应数据。...因为在这个 join 语句执行过程中，驱动表是走全表扫描，而被驱动表则使用了索引，并且驱动表中的每一行数据都要去被驱动表中进行索引查询，所以整个 join 过程的近似复杂度是 N2log2M。...如果没有索引时，再用上图的执行流程时，每次到 t1 去匹配的时候，就要做一次全表扫描。这也导致整个过程的时间复杂度编程了 N * M，这是不可接受的。...t2 的数据读取当前线程的 join_buffer 中，在本篇文章的示例 SQL 没有在 t2 上做任何条件过滤，所以就是讲 t2 整张表 放入内存中； 扫描表 t1，每取出一行数据，就跟 join_buffer...Sorted Merge Join 算法的主要时间消耗在于对两个表的排序操作，所以如果两个表已经按照连接字段排序过了，该算法甚至比 Hash Join 算法还要快。
） TABLE ACCESS FULL（全表扫描）： Oracle会读取表中所有的行，并检查每一行是否满足SQL语句中的 Where 限制条件； 全表扫描时可以使用多块读（即一次I/O读取多块数据块）操作...前提条件：表有一个复合索引，且在查询时有除了前导列（索引中第一列）外的其他列作为条件，并且优化器模式为CBO时 当Oracle发现前导列的唯一值个数很少时，会将每个唯一值都作为常规扫描的入口，在此基础上做一次查找...（3）HASH JOIN（哈希连接） : 哈希连接只适用于等值连接（即连接条件为 = ） HASH JOIN对两个表做连接时并不一定是都进行全表扫描，其并不限制表访问方式； 内部连接过程简述： a)...JOIN MULTIPASS HASH JOIN 1) OPTIMAL HASH JOIN： OPTIMAL 模式是从驱动表（也称Build Table）上获取的结果集比较小，可以把根据结果集构建的整个...其中基于规则的查询优化器在10g版本中消失。 对于规则查询，其最后查询的是全表扫描。而CBO则会根据统计信息进行最后的选择。
此处假设使用t1作为驱动表，那么就需要到t1表中找满足过滤条件t1.m1 > 1的记录，因为表中的数据太少，我们也没在表上建立索引，所以此处查询t1表的查询的方式就是all，也就是采用全表扫描的方式执行单表查询...基于索引的嵌套循环连接（Index Nested-Loop Join） 在上一小节嵌套循环连接的步骤2中可能需要访问多次被驱动表，如果访问被驱动表的方式都是全表扫描，扫描次数就非常多。 ...实际开发中的表可不像t1、t2这种只有3条记录，几千万甚至几亿条记录的表到处都是。现在假设我们不能使用索引加快被驱动表的查询过程，所以对于驱动表的每一条记录，都需要对被驱动表进行全表扫描。...Join Buffer装得下的情况 t1表和t2表都做一次全表扫描，将t1表记录都装入Join Buffer，总的扫描行数是M + N（开头说了，扫描表就是把表从磁盘加载到内存中，驱动表扫描M行一次性装到...虽然哈希连接通常需要全表扫描，但它在处理大量数据和等值连接时非常高效，特别是当两个表之间没有合适的索引可用时，因为它可以在 O(n) 时间复杂度内完成连接操作，而嵌套循环连接的时间复杂度为 O(n^2)
✅ 上面的语句是基于 straight_join 来固定驱动表的，现在我们来分析下，我们具体该如何选取驱动表呢？...在这个 join 语句执行过程中，驱动表走的是全表扫描，而被驱动表由于用上了索引，所以走的是 B+ 索引树的搜索 假设驱动表的行数是 N，执行过程就要扫描驱动表 N 行，然后对于每一行，到被驱动表上匹配一次...，就要做一次全表扫描，整个执行流程是这样的： 从 user 表中读入一行数据 R 从数据行 R 中，取出 name 字段到表 depart 上做全表查询，并取得对应的主键 根据主键回表查询，取出 depart...表中满足条件的行，然后跟 R 组成一行，作为结果集的一部分 重复执行步骤 1 到 3，直到 user 表的末尾则循环结束 显然，这条语句要全表扫描 depart 表多达 100 次，总共扫描 100...基于这点，我们来分析下时间复杂度： 首先，扫描 user 表全部数据并加入 join_buffer，一共 100 行；然后，对表 depart 中的每一行，取出来跟 join_buffer 中的数据分别做判断
通常来说，OLTP 系统每次只需要从大量数据中返回很少的几条记录；指定查询条件可以帮助我们通过索引返回结果，而不是全表扫描。...相反，如果采用全表扫描，需要执行的磁盘 IO 次数可能高出几个数量级。...一般来说，以下字段需要创建索引： 经常出现在 WHERE 条件中的字段建立索引可以避免全表扫描。 将 ORDER BY 排序的字段加入到索引中，可以避免额外的排序操作。...执行计划（execution plan，也叫查询计划或者解释计划）是数据库执行 SQL 语句的具体步骤，例如通过索引还是全表扫描访问表中的数据，连接查询的实现方式和连接的顺序等。...这是因为左外连接会返回左表中的全部数据，即使 ON 子句中指定了员工姓名也不会生效；而 WHERE 条件在逻辑上是对连接操作之后的结果进行过滤。
通常来说，OLTP 系统每次只需要从大量数据中返回很少的几条记录；指定查询条件可以帮助我们通过索引返回结果，而不是全表扫描。...相反，如果采用全表扫描，需要执行的磁盘 IO 次数可能高出几个数量级。当数据量增加到 1 亿（1004）时，B-树索引只需要再增加 1 次索引 IO 即可；而全表扫描则需要再增加几个数量级的 IO。...一般来说，以下字段需要创建索引： 经常出现在 WHERE 条件中的字段建立索引可以避免全表扫描； 将 ORDER BY 排序的字段加入到索引中，可以避免额外的排序操作； 多表连接查询的关联字段建立索引，...执行计划（execution plan，也叫查询计划或者解释计划）是数据库执行 SQL 语句的具体步骤，例如通过索引还是全表扫描访问表中的数据，连接查询的实现方式和连接的顺序等。...这是因为左外连接会返回左表中的全部数据，即使 ON 子句中指定了员工姓名也不会生效；而 WHERE 条件在逻辑上是对连接操作之后的结果进行过滤。
inner join 是比较运算符，只返回符合条件的行。...使用列名意味着将减少消耗时间。 2，避免产生笛卡尔积 含有多表的sql语句，必须指明各表的连接条件，以避免产生笛卡尔积。N个表连接需要N-1个连接条件。...，也无法使用该索引，只能走全表扫描。...11，避免对列的操作 不要在where条件中对字段进行数学表达式运算，任何对列的操作都可能导致全表扫描，这里所谓的操作，包括数据库函数，计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移到等式的右边，甚至去掉函数。...""，执行计划中用了全表扫描（Table access full），没有用到state字段上的索引，实际应用中，由于业务逻辑的限制，字段state智能是枚举值，例如0,1或2，因此可以去掉""
让users表的每条数据都和物化临时表里的数据进行join，所以针对users表里的每条数据，只能是去全表扫描一遍物化临时表，从物化临时表里确认哪条数据和他匹配，才能筛选出一条结果。...第二条执行计划的全表扫描结果表明一共扫到49651条，但全表扫描过程中，因为和物化临时表执行join，而物化临时表里就4561条数据，所以最终第二条执行计划的filtered=10%，即最终从users表里也筛选出...xxxxxx 注意 semi join ，MySQL在这里生成执行计划时，自动就把一个普通IN子句“优化”成基于semi join来进行 IN+子查询 的操作，那这对users表不就是全表扫描了吗？...对users表里的每条数据，去对物化临时表全表扫描做semi join，无需将users表里的数据真的跟物化临时表里的数据join。...后面的第二个条件，业务上根本不可能成立，所以不会影响SQL的业务语义，但改变SQL后，执行计划也会变，就不会再semi join优化了，而是常规地用了子查询，主查询也是基于索引。
每次搜索一棵树的时间复杂度log2M，所以在被驱动表上查一行的时间复杂度是 2*log2M。 假设驱动表行数N，执行过程就要扫描驱动表N行，然后对每一行，到被驱动表上匹配一次。...因此，时间复杂度一样的。但BNL算法的这10万次判断是内存操作，速度上会快很多，性能较好。 那么此时哪个表做驱动表呢？...假设小表的行数是N，大表的行数是M，则在该算法里： 两个表都做一次全表扫描，总扫描行数：M+N 内存中判断次数M*N 所以调换M和N无差异，所以选择哪个做驱动表，执行耗时都一样。...（ 即λ的大小）答案是join_buffer_size： join_buffer_size越大，一次可放入行越多，分段数越少，被驱动表全表扫描次数越少 所以若你的join很慢，就把join_buffer_size...综上： 能不能使用join 若使用INL，当可以用被驱动表的索引，是没问题的。 若使用BNL，扫描行数就会过多。尤其是在大表上的join，这样可能要扫描被驱动表很多次，会占用大量的系统资源。
存储引擎首先接收来自执行器的请求，该请求可能是基于优化器的执行计划。 存储引擎首先接收来自执行器的请求。请求可能包括获取满足查询条件的数据行，以及使用哪种扫描方法（如全表扫描或索引扫描）。...连接操作: 执行器会基于上一步从驱动表中筛选出的记录对另一个表（即student表）进行连接。这时，执行器会使用student表上的索引（如id索引）来高效地找到匹配的记录。...连接操作是基于s.id = sc.student_id条件进行的。LEFT JOIN操作会保留左表（student表）中的所有行，即使它们在右表（score表）中没有匹配的行。...所以你也可以理解为，他们其实都是在聚集索引上操作的（聚集索引B+树的叶子结点是根据主键排好序的完整的用户记录，包含表里的所有字段），区别就在于 全表扫描将聚集索引B+树的叶子结点从左到右依次顺序扫描并判断条件...在MyISAM中，全表扫描的数据和索引数据的存储位置是分开的。
1.静态数据集分区谓词下推执行 下面sql 是为例 SELECT * FROM Sales WHERE day_of_week = ‘Mon’ 该语句执行有两种可能： 1) .全表扫描，然后过滤。...上图就是不存在任何谓词下推执行优化的计算过程，全量扫描事实表sales和维表date表，然后完成join，生成的表基础上进行filter操作，然后再scan计算，显然这样做很浪费性能。...想一想，由于where条件的filter是维表Date的，spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来和维表Date实现join，这就大大增加了计算量。...逻辑执行计划的优化都是静态的，物理计划的选择可以基于统计代价模型来计算动态选择。 下图是一个基于分区ID的join实现。维表的数据是没有分区的，事实表的数据是分区的。...假如没有动态分区裁剪，那么完成的执行过程就如图所示。事实表和维表都需要全表扫描，然后对维表执行filter操作，最后再进行join操作。 ?
可以知道该 sql 语句没有使用索引name 字段的原因：扫描整个索引的成本要比扫描全表的成本更高，mysql 优先选择成本低的方案。...多表查询的两种算法 MySQL 的多表查询会用到两种方案：嵌套循环连接（Nested-Loop Join） 算法和基于块的嵌套循环连接 (Block Nested-Loop Join) 算法。...基于块的嵌套循环连接 (Block Nested-Loop Join) 算法 BNL 算法先把驱动表的数据读入到 join_buffer 中，然后扫描被驱动表，把被驱动表每一行取出来跟 join_buffer...整个过程中会对 t2 和 t1 表做一次全表扫描，扫描的行数为 10100，同时由于join_buffer 中数据是无序的，对比时还有作 100 次判断，内存判断次数为 100 万。...多表查询优化 对关联字段设计索引：对于索引字段，MySQL 一般会选择NLJ 算法， 使用小表驱动大表：在设计时如果明确哪个关联表是小表，可以使用 straight_join，会节省MySQL 优化器判断大小表时间
1.静态数据集分区谓词下推执行 下面sql 是为例 SELECT * FROM Sales WHERE day_of_week = ‘Mon’ 该语句执行有两种可能： 1) .全表扫描，然后过滤。...上图就是不存在任何谓词下推执行优化的计算过程，全量扫描事实表sales和维表date表，然后完成join，生成的表基础上进行filter操作，然后在scan计算，显然这样做很浪费性能。...想一想，由于where条件的filter是维表Date的，spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来实现join，这就大大增加了计算量。...逻辑执行计划的优化都是静态的，物理计划的选择可以基于统计代价模型来计算动态选择。 下图是一个基于分区ID的join实现。维表的数据是没有分区的，事实表的数据是分区的。...假如没有动态分区裁剪，那么完成的执行过程就如图所示。事实表和维表都需要全表扫描，然后对维表执行filter操作，最后再进行join操作。 ?
在本策略中，驱动表在where条件筛选完毕后，会扫描全表，被驱动表走索引的树搜索。...Simple Nested-Loop Join 当被驱动表无可用索引时，在驱动表得到一行数据后，需要拿着该数据去被驱动表扫描全表逐行匹配数据，假设驱动表有N行数据，被驱动表有M行数据，那么扫描总行数则为...，满足join条件的，作为结果集的一部分返回。...如果可以使用 Index Nested-Loop Join 算法，也就是说可以用上被驱动表上的索引，其实是没问题的； 如果使用 Block Nested-Loop Join 算法，扫描行数就会过多。...尤其是在大表上的 join 操作，这样可能要扫描被驱动表很多次，会占用大量的系统资源。所以这种 join 尽量不要用。
全外连接实际是上左外连接和右外连接的数学合集（去掉重复），即“全外=左外 UNION 右外”。 说明：左表就是在“（LEFT OUTER JOIN）”关键字左边的表。右表当然就是右边的了。...因此，推荐在写连接查询的时候，ON后面只跟连接条件，而对中间表限制的条件都写到WHERE子句中。 语句9：全外连接（FULL OUTER JOIN）。...（日期同样）否则会使索引无效，产生全表扫描。...=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...事实表 join条件必须包含一级分区列 同时要求join的表的一级分区数一致 ADB SQL开发的性能指南 SQL开发原则概况—如何获取更高性能 ADB是一个分布式、列存数据库，极速计算内核设计：...，需要从表的设计和SQL上利用分区裁剪能力。...图片 SQL开发规范与示例—二级分区裁剪 包含二级分区情况，SQL中增加二级分区条件，减少二级分区扫描 图片 多表关联–尽量的充分的过滤条件 多表关联查询，where条件中，需要显示的写明每一个表的过滤条件...对于join查询，由于AnalyticDB默认采用hash join算法，如果其中一张表结果集（条件筛选后）较大时，扫描性能会比索引差很多，因此尽量不要采用子查询。
not in 和not exists：如果查询语句使用了not in，那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts的子查询依然能用到表上的索引。...快很多，甚至能快50%，但正因为其长度固定，所以会占据多余的空间，是空间换时间的做法； 对于char来说，最多能存放的字符个数为255，和编码无关 varchar的特点 varchar表示可变长字符串...反例：explain表的结果，type=index，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个index级别比较range还低，与全表扫描是小巫见大巫。 SQL的生命周期？...4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 -- 可以这样查询...例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以将用户表拆分成两个单独的表，甚至放到单独的库做分库。 简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。
2.实现查询操作的算法示例 1）选择操作的实现 全表扫描方法 (Table Scan) 对查询的基本表顺序扫描，逐一检查每个元组是否满足 选择条件，把满足条件的元组作为结果输出。...Student表和SC表都只要扫描一遍 如果两个表原来无序，执行时间要加上对两个表的排序时间 对于大表，先排序后使用排序-合并连接算法执行连接，总的时间一般仍会减少 索引连接(index join)算法...（2）对于选择条件是“非主属性＝值”的查询，并且选择列上有索引 要估算查询结果的元组数目 如果比例较小(<10%)可以使用索引扫描方法 否则还是使用全表顺序扫描 （3）对于选择条件是属性上的非等值查询或者范围查询...如果某些属性上有一般的索引，可以用索引扫描方法 通过分别查找满足每个条件的指针，求指针的交集 通过索引查找满足部分条件的元组，然后在扫描这些元组时判断是否满足剩余条件 其他情况：使用全表顺序扫描...L块，再加上基本表中该元组所在的那一块，所以cost=L+1 如果选择条件涉及非码属性 若为B+树索引，选择条件是相等比较，S是索引的选择基数(有S个元组满足条件) 满足条件的元组可能会保存在不同的块上
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