mysql高效查詢(xún)left join和group by(加索引)
mysql高效查詢(xún)
mysql犧牲了group by來(lái)增加left join的速度(前提是加了索引)。
user表:10萬(wàn)數(shù)據(jù)
實(shí)例1: 200秒左右
SELECT U.id, A.favorite_count FROM (SELECT id from user) U LEFT JOIN ( -- 點(diǎn)贊數(shù) 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 ( -- 評(píng)論數(shù)量 SELECT user_id, COUNT(*) AS comment_count FROM photo_comment GROUP BY user_id ) B ON U.id=B.user_id
實(shí)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個(gè)表
對(duì)于下面這個(gè)三個(gè)表的join語(yǔ)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;
若改寫(xiě)成straight_join,要怎么指定連接順序,以及怎么給三個(gè)表創(chuàng)建索引?
盡量使用BKA算法
使用BKA,并非“先計(jì)算兩個(gè)表join的結(jié)果,再跟第三個(gè)表join”,而是直接嵌套查詢(xún)的。具體實(shí)現(xiàn):在t1.c>=X、t2.c>=Y、t3.c>=Z這三個(gè)條件里,選擇一個(gè)經(jīng)過(guò)過(guò)濾以后,數(shù)據(jù)最少的那個(gè)表,作為第一個(gè)驅(qū)動(dòng)表。此時(shí),可能會(huì)出現(xiàn)如下兩種情況。
如果選出來(lái)是表t1或者t3,那剩下的部分就固定了:
- 如果驅(qū)動(dòng)表是t1,則連接順序是t1->t2->t3,要在被驅(qū)動(dòng)表字段創(chuàng)建上索引,也就是t2.a 和 t3.b上創(chuàng)建索引
- 如果驅(qū)動(dòng)表是t3,則連接順序是t3->t2->t1,需要在t2.b 和 t1.a上創(chuàng)建索引。
同時(shí),我們還需要在第一個(gè)驅(qū)動(dòng)表的字段c上創(chuàng)建索引。
第二種情況是,若選出來(lái)的第一個(gè)驅(qū)動(dòng)表是表t2,則需要評(píng)估另外兩個(gè)條件的過(guò)濾效果。
思路就是,盡量讓每一次參與join的驅(qū)動(dòng)表的數(shù)據(jù)集,越小越好,因?yàn)檫@樣我們的驅(qū)動(dòng)表就會(huì)越小。
總結(jié)
到此這篇關(guān)于mysql高效查詢(xún)left join和group by的文章就介紹到這了,更多相關(guān)mysql高效查詢(xún)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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