在一个查询日志中发现有慢查询，但相关的表都有索引，通过EXPLAIN，发现并未命中索引Alarm表，查询主表。...关联查询预计的索引为motorcadeIdCREATE TABLE `user_motorcade` ( `userId` bigint(20) NOT NULL COMMENT '角色ID',...utf8mb4 COMMENT='报警表';查询语句为：EXPLAINSELECTa.STATUS,a.moveMileage,a.iccid,a.startTimeFROMalarm a LEFT JOIN...但两个表分开以motorcadeId作为条件时，是可以命中索引的。问题出在，关联表的isDelete和userId根据最左原则未命中索引（虽然创建了），这就导致关联查询不能命中索引。...调整关联表的索引----增加索引： KEY `userId` (`userId`,`isDelete`)此时关联表命中了索引，关联查询主表也命中索引。
在排查所有查询语句效率的过程中 , 发现了join关联表的时候 , 被驱动表没有走索引而是进行的全表扫描 实际的sql语句如下: explain select a.* from audit_rules...SIMPLE | b | ref | idx_rule_id | idx_rule_id | 4 | sinanet.a.id | 1 | Using index | MySQL...是只支持一种JOIN算法Nested-Loop Join（嵌套循环链接） 当关联字段有索引时,走的是Index Nested-Loop Join(索引嵌套链接) 没有索引时会走,Block Nested-Loop...Join比Simple Nested-Loop Join多了一个中间join buffer缓冲处理的过程 没有索引时: ?...有索引时 ?
首先先放张图 今天聊聊mysql表join连接，其本质是拿主表每条数据取出来和子表每行数据进行循环比较，如果满足则返回，不满足返回null 首先是内连接 两者之间取交集，两边都满足返回，不满足不返回...JOIN 然后是左外连接 左外连接，此时可以理解为理解 左表为主表，右表为子表。...sp_user b ON a.seller_id = b.seller_id WHERE b.seller_id IS NULL 还有一种是全外连接 全外连接是内联结果和不满足条件的行 mysql...UNION SELECT * FROM sp_user a RIGHT OUTER JOIN tb_seller b ON FALSE 另外，阿里开发规范表示 【强制】超过三个表禁止 join...需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询 时，保证被关联的字段需要有索引。
介绍 MySQL 中的join可以分为如下三类: INNER JOIN（内连接,或等值连接）：获取两个表中字段匹配关系的记录。...FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona 实例 使用的测试数据库: mysql> select * from student; +--...会返回在两张表中都存在的数据. mysql> select * from student join student_grade on student.name = student_grade.name...> 当没有连接条件时,join相当于cross join,即求笛卡尔积. mysql> select * from student join student_grade; +-----------+--...联系邮箱：huyanshi2580@gmail.com 更多学习笔记见个人博客——>呼延十 var gitment = new Gitment({ id: 'Mysql之join', // 可选。
MMR 解决的不是 join 优化，而是回表优化: mutil-range read , 正如他的名字一样，优化的是离散范围的读，具体是优化在 主键上离散范围的读 如果是从辅助索引读取符合条件的...（索引列的值 + 主键列的值），是需要根据主键列的值去读主键索引的行记录的，但是如果从辅助索引得到的主键索引是不连续的 比如 辅助索引是 (A, 1) (A1, 100) (A2, 1000)...BKA 依赖于 MMR 进行 join 优化： Batch Key Access ，正和她的名字一样，是批量的用一堆主键 去 读取主键索引。 ...)情况下用不上的 join buffer，每读一行驱动表，就将连接字段放入 join buffer 然后将 join buffer 传给 MMR ，MMR 负责 去连接字段对应的被驱动表的辅助索引上读取主键...，并且放到 read_rnd_buffer ，然后排序，再去被驱动表的主键索引读取行数据 大表 join 对内存的影响： 如果被驱动表是 大表，驱动表也比较大，能被分成几个 join buffer，
(等值联接) mysql> select * from product a inner join product_details b on a.id=b.id; +----+...（左联接） mysql> select * from product a left join product_details b on a.id=b.id; +----+--------+----...跟left join相反，不多做解释，MySQL本身不支持所说的full join（全连接），但可以通过union来实现。...mysql> select * from product a left join product_details b on a.id=b.id; +----+--------+------+----...mysql> select * from product a cross join product_details b; +----+--------+----+--------+-------+
A left join B , B right join A on A.x = B.y 假设 A 100 行， B 1000 行 A 是驱动表，B是被驱动表 1.被驱动表上有索引的情况：(B.y...上有索引的情况) 不用额外内存 对 A 和 B 都从 硬盘中读，每读 A 一行（从主键索引上拿出 x，然后去硬盘通过 y 上索引的 B+ 树查找到对应的行），都会读 1 ~ N 行B 读...A 的一行，然后和 这 1 ~ N 行结合 放到结果集（结果集是最后返回给用户的，不算临时表） 具体只用 100 * k * log (1000) 次的磁盘读，k是不定常数 2.被驱动表上无索引的情况... 需要额外内存，被称为 join buffer join buffer 被放入驱动表，一般选用小的当驱动表（小的度量单位指的是 表行数 * 每行大小） 对于被驱动表，从硬盘读出，并且每读出一行数据...被驱动表比较，并且被比较的部分是被 整个被驱动表 比较 所以，如果驱动表被分成 K 份，就需要读取 被驱动表 K 次 总共需要磁盘 读取次数 = 驱动表行数 + 被驱动表行数 * （驱动表总大小 / join
0 索引 JOIN语句的执行顺序 INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN的区别 ON和WHERE的区别 1 概述 一个完整的SQL语句中会被拆分成多个子句，子句的执行过程中会产生虚拟表(vt...上文引用的文章中提到了标准SQL定义的FULL JOIN，这在mysql里是不支持的，不过我们可以通过LEFT JOIN + UNION + RIGHT JOIN 来实现FULL JOIN： SELECT...和RIGHT JOIN没什么差别，两者的结果差异取决于左右表的放置顺序，以下内容摘自mysql官方文档： RIGHT JOIN works analogously to LEFT JOIN....-----+--------+-------+ | 1003 | z | 1003 | 8 | +--------+------+--------+-------+ 参考资料 《MySQL...MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 13.2.10.2 JOIN Syntax Visual Representation of SQL Joins Join
前言： 了不起学弟：学长啊，我最近在学习mysql，对于这个join，我也有了自己的一些看法，这个join就差不多就是把两张表连接在一起对吧！...select * from A inner join B on A.productId=B.productId(建议大家保持一个良好的编写sql习惯，不要一长条全写在一行上，这对阅读代码的来说，非常的头疼...说完inner join，我们再讲一下 left join吧。left join 和inner join 其实是很相似的。inner join 就是取两张表的交集。...而left join，就是包含了相交的地方，和左表的地方，按照刚刚的例子也就是说，包含了所有的圈A。 举个刚才的例子，假设刚刚的订单表和产品表。...如果我们left join，那我们得到的结果就是订单表的所有的记录，如果你是select * ，那条不在产品表记录的数据，后边B标的数据就是为空。
在这里，LEFT JOIN（内连接,或等值连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。...SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.age1 = table2.age1;在这里使用 结果如下： ?...那么RIGHT JOIN 正好相反：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。...SELECT * FROM table1 RIGHT JOIN table2 ON table1.age1 = table2.age1; ?...这时已经没有left join的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。
直到我看到了Mysql官网（参考博客2）上的另一段话： In MySQL, JOIN, CROSS JOIN, and INNER JOIN are syntactic equivalents (they...这段话表明，在MySQL中，join、cross join和inner join这三者是等效的，而在标准的SQL查询中，这三者是不等效的。到这里，一切就能说得通了。...这段话说明了为什么Mysql要将right join转换为left join。...而如果在满足某些条件的情况下，我们将left join改写成inner join，那么mysql就可以自行决定是先查T1还是先查T2。.../doc/refman/5.6/en/outer-join-simplification.html mysql官网 2.https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/join.html
STRAIGHT_JOIN 与 INNER JOIN 的功能完全一致 使用 INNER JOIN 时，mysql会根据优化规则自动判断 应该先加载哪个表 但有时自动的操作未必最优，就需要手动操作 STRAIGHT_JOIN...就用于多表查询时指定载入表的顺序，这样就可以手动优化关联查询 例如： table1 INNER JOIN table2 mysql会根据自己的优化规则来决定先载入哪个表 如果改为这样：table1 STRAIGHT_JOIN...table2 mysql会直接先载入table1
项目里有条sql语句使用inner join 语句 但是在增加了order by 左表.字段 desc 后效率非常慢 查询explain 如下： 左表字段last_follow_time是有索引的，...排序时但是并没有走索引，出现了Using temporary; Using filesort 这是因为排序时没有使用左表的字段索引，我们可以强制使用左表作为主表，就可以使用索引了 STRAIGHT_JOIN...join就是以左表为驱动表，right join反之。...而STRAIGHT_JOIN就是在内连接中使用，而强制使用左表来当驱动表，所以这个特性可以用于一些调优，强制改变mysql的优化器选择的执行计划。...（也就是说STRAIGHT_JOIN实际上是INNER JOIN的强制指定左表作为驱动表，而不是让mysql优化器去判断和选择）
select * from t1 straight_join t2 on t1.a=t2.a; 这里使用straight_join，如果我们直接使用join，MySQL优化器可能选t1或t2作为驱动表...通过explain，我们可以看出，在join的过程中用上了被驱动表t2的索引a，整个语句的执行流程如下： 从表t1中读取一行 从数据行R中，取出a字段去表t2里面去查找 取出表t2中满足条件的行，跟R组成一行...假设被驱动表的行数为M，每次在被驱动表上查询的时候，先搜索索引a，再搜索主键索引，每棵索引树的搜索复杂度可以记为以2为底的M对数，记为log2(M)，由于需要搜索两棵索引树，因此被驱动表上的复杂度为2*...Block Nested-Loop Join Index Nested-Loop Join是在被驱动表有索引的情况下，如果被驱动表上没有可用的索引，算法的流程如下： 将表t1的数据读入线程内存join_buffer...如果可以使用Index Nested-Loop Join算法（用上被驱动表上的索引）其实没有问题 如果使用Block Nested-Loop Join算法，尽量不要对大表进行join，这样可能会导致扫描行数过多
另外还有CROSS JOIN(笛卡尔积)，个人认为如果要理解MySQL中JOIN的各种连接，只需要理解笛卡尔积就足够了。...内连接 5 LEFT JOIN 左连接(LEFT JOIN)的含义就是求两个表的交集外加左表剩下的数据。...左连接 6 RIGHT JOIN 右连接RIGHT JOIN就是求两个表的交集外加右表剩下的数据。...右连接 相关教程 笛卡尔乘积_百度百科 MySQL中的各种join | 雕刻時光 Join查询 | liucw's blog Mysql 连接的使用 | 菜鸟教程 MySQL的JOIN（一）：用法...- 付大石 - 博客园 MySQL的JOIN（二）：JOIN原理 - 付大石 - 博客园 Cartesian product - Wikipedia
的实现 [在这里插入图片描述] 1. sql 演示 #中图：内连接 A∩B SELECT employee_id,last_name,department_name FROM employees e JOIN...`department_id`; #左中图：A - A∩B SELECT employee_id,last_name,department_name FROM employees e LEFT JOIN...语法格式小结 左中图 #实现A - A∩B select 字段列表 from A表 left join B表 on 关联条件 where 从表关联字段 is null and 等其他子句; 右中图 #...from A表 right join B表 on 关联条件 where 从表关联字段 is null and 等其他子句 3....案例说明 [在这里插入图片描述] 中图：内连接 SELECT employee_id,department_name FROM employees e JOIN departments d ON e.
,命中索引并使用索引之后速度则快,否则表数据越大越慢,本文所有查询条件均使用了索引,所以可以忽略索引问题 3:查询次数,每次查询,意味着mysql都需要进行一次sql命令解析->sql查询->数据传回,...查询次数越少则越快 4:数据组装,当使用join,order by,group by等sql语句时,会使得mysql查询完数据之后还需要对数据进行拼装再返回,数据越大,逻辑越复杂,则查询越慢 既然已经有了...php进行数据组装,速度则跟join方案几乎一致 注:本身mysql原生查询,应该是游标式while循环获取,本文使用的foreach其实在原生查询中,可以省略好几个步骤,应该是分开查询更快 第二个案例...(只要有索引,就非常快) 3:分开查询会多执行一条sql,意味着查询速度将会更慢 4:可以通过预先缓存方式,节省掉join小数据的组装数据开销以及带宽开销 那为什么有大佬不建议使用join呢?...1:join如果逻辑太多,代码将非常难懂 2:join如果太多,对于这条sql 的索引优化将会变得更难 3:join的sql复杂,可读性差,同时由于sql复杂,很难被mysql缓存 4:分开查询的sql
select * from t1 where a>=1 and a<=100; 在上述查询中，我们需要回表主键索引，在主键索引树上，每次只能根据一个主键id查找到一行数据。...的只有2000行数据，如果在被驱动表上建立索引会有点浪费，我们可以考虑临时表： 把表t2中满足条件的数据放在临时表tmp_t中 为了让join使用BKA算法，给临时表tmp_t的字段b加上索引 让表t1...temp_t.b); 不论是在临时表加索引还是在原表加索引，都是为了让join语句用上被驱动表上的索引来触发BKA算法，提高查询性能。...扩展 -hash join select * from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t1.b>=1 and t2.b<=2000; 对于BNL算法...MySQL8.0以后支持Hash Join了，如上图。
另外还有CROSS JOIN(笛卡尔积)，个人认为如果要理解MySQL中JOIN的各种连接，只需要理解笛卡尔积就足够了。...数据 CROSS JOIN 笛卡尔积就是将表1的每条记录与表2中的每一条记录拼成数据对，CROSS JOIN的SQL执行语句如下： SELECT t1.id, t2.id FROM t1 CROSS...JOIN t2; 执行结果如下： ?...内连接 LEFT JOIN 左连接(LEFT JOIN)的含义就是求两个表的交集外加左表剩下的数据。从笛卡尔积的角度讲，就是先从笛卡尔积中挑出ON子句条件成立的记录，然后加上左表中剩余的记录: ?...左连接 RIGHT JOIN 右连接RIGHT JOIN就是求两个表的交集外加右表剩下的数据。
上一节我们谈到内连接的用法：内连接是找出两个集合的交集，而本节所谈到的左连接与右连接和内连接不同。
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