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這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)mysql怎么使用left join和group by實現(xiàn)高效查詢,文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
mysql犧牲了group by來增加left join的速度(前提是加了索引)。
user表:10萬數(shù)據(jù)
實例1: 200秒左右
SELECT U.id, A.favorite_count FROM (SELECT id from user) U LEFT JOIN ( -- 點贊數(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
對于下面這個三個表的join語句
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;
若改寫成straight_join,要怎么指定連接順序,以及怎么給三個表創(chuàng)建索引?
盡量使用BKA算法
使用BKA,并非“先計算兩個表join的結(jié)果,再跟第三個表join”,而是直接嵌套查詢的。具體實現(xiàn):在t1.c>=X、t2.c>=Y、t3.c>=Z這三個條件里,選擇一個經(jīng)過過濾以后,數(shù)據(jù)最少的那個表,作為第一個驅(qū)動表。此時,可能會出現(xiàn)如下兩種情況。
如果選出來是表t1或者t3,那剩下的部分就固定了:
如果驅(qū)動表是t1,則連接順序是t1->t2->t3,要在被驅(qū)動表字段創(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,我們還需要在第一個驅(qū)動表的字段c上創(chuàng)建索引。
第二種情況是,若選出來的第一個驅(qū)動表是表t2,則需要評估另外兩個條件的過濾效果。
思路就是,盡量讓每一次參與join的驅(qū)動表的數(shù)據(jù)集,越小越好,因為這樣我們的驅(qū)動表就會越小。
上述就是小編為大家分享的mysql怎么使用left join和group by實現(xiàn)高效查詢了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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