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mysql 如何优化left join

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...于是我上网查了下MySQL实现join的原理,原来MySQL内部采用了一种叫做 nested loop join的算法。...那么为什么一般情况下join的效率要高于left join很多?很多人说不明白原因,只人云亦云,我今天下午感悟出来了一点。...一般情况下参与联合查询的两张表都会一大一小,如果是join,在没有其他过滤条件的情况下MySQL会选择小表作为驱动表,但是left join一般用作大表去join小表,而left join本身的特性决定了...另外,我今天还明白了一个关于left join 的通用法则,即:如果where条件中含有右表的非空条件(除开is null),则left join语句等同于join语句,可直接改写成join语句。

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MySQLLEFT JOIN问题汇总

使用ON和WHRERE对表数据过滤 背景 left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见,比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。...SELECT c.name, count(s.name) as numFROM classes c left join students son s.class_id = c.idand s.gender...SELECT c.name, count(s.name) as numFROM classes c left join students son s.class_id = c.idwhere c.name...答案是两个需求都是第一条语句是正确的,要搞清楚这个问题,就得明白mysql对于left join的执行原理,下节进行展开。...原理 mysql 对于left join的采用类似嵌套循环的方式来进行从处理,以下面的语句为例: SELECT * FROM LT LEFT JOIN RT ON P1(LT,RT)) WHERE P2

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史上最精炼的sql的多表连接查询: left join right joininner join

通俗讲: leftleft join 左侧的表为主表 right 以 right join 右侧表为主表 inner join 查找的数据是左右两张表共有的 举个栗子: left join 左侧的表为主表...SELECT a.role_id, a.occupation, a.camp, b.mount_name FROM roles a LEFT JOIN mount_info b ON a.role_id...right join 右侧表为主表 懒人通道: 注意:左列为原列表内容,右侧为结构分析及关联结果!...inner join 查找的数据是左右两张表共有的 懒人通道: 注意:左列为原列表内容,右侧为结构分析及关联结果!...温馨提醒: inner join 在使用时可直接写join 更多干货正在赶来,敬请期待…… 左手代码,右手吉他,这就是天下:如果有一天我遇见相似的灵魂 那它肯定是步履艰难 不被理解 喜黑怕光的。

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Hive的left joinleft outer joinleft semi join三者的区别

MySQL use test; DROP TABLE IF EXISTS table1; create table table1( student_no bigint comment '学号', student_name...join测试数据 hive left join测试数据 测试1:left join 语句: select * from table1 left outer join table2 on(table1....‘join’ ‘table2’ in join type specifie 我用的HIVE版本是0.8,不支持直接的left join写法; 测试2:left outer join 语句: select...测试3:left semi join 语句: select * from table1 left semi join table2 on(table1.student_no=table2.student_no...结论: hive不支持’left join’的写法; hive的left outer join:如果右边有多行和左边表对应,就每一行都映射输出;如果右边没有行与左边行对应,就输出左边行,右边表字段为NULL

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阿里不让 MySQL 多表 Join ?我偏要!

三、 实验环境:vmware10+centos7.4+mysql5.7.22 ,centos7内存4.5G,4核,50G硬盘。mysql配置为2G,特别说明硬盘是SSD。...六、仔细看上表,可以发现: 步骤3.1没有在连接键上加索引,查询很慢,说明:“多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引”; 步骤6.1,6.2,6.3,换成简单sql,在数据量1亿以上, 查询时间还能勉强接受...5.步骤5.1对比6.1,6.2,6.3,多表joinmysql来说,处理有些吃力。 6.超过三张表禁止join,这个规则是针对mysql来说的。...总结:这个规则 超过三张表禁止join ,由于数据量太大的时候,mysql根本查询不出来,导致阿里出了这样一个规定。...看步骤7.1,就是没有索引,join表很多的情况下,oracle仍然26秒查询出结果来。所以我会说mysqljoin很弱。那么问题来了,为什么现在使用很多人使用mysql呢?

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spark 多表 join

Hash Join(小表Join大表)(传统单机) 两个表都只会扫描一次,时间复杂度O(a+b) 小表加载到内存,提高查找效率 小表映射,大表探测 1.Broadcast Hash Join(小表广播,...小表Join大表)(分布式改造) 优点:减少shuffle开销 缺点:只能用于广播较小的表,对driver的内存有占用 2.Shuffle Hash Join(小表,但是广播内存压力大Join大表)(分布式改造...这种思想应用到Join上便是Shuffle Hash Join了。...这个过程称为shuffle 2. hash join阶段:每个分区节点上的数据单独执行单机hash join算法。...join操作很简单,分别遍历两个有序序列,碰到相同join key就merge输出,否则取更小一边, 0.jpeg 总体而言,传统数据库单机模式做Join的场景毕竟有限,也建议尽量减少使用Join

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