mysql优化---in型子查询,exists子查询,from 型子查询

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介:
复制代码
in型子查询引出的陷阱:(扫更少的行,不要临时表,不要文件排序就快)

题: 在ecshop商城表中,查询6号栏目的商品, (注,6号是一个大栏目)
最直观的: mysql> select goods_id,cat_id,goods_name from  goods where cat_id in (select cat_id from category where parent_id=6);

误区: 给我们的感觉是, 先查到内层的6号栏目的子栏目,如7,8,9,11
然后外层, cat_id in (7,8,9,11)

事实: 如下图, goods表全扫描, 并逐行与category表对照,看parent_id=6是否成立
复制代码

复制代码
原因: mysql的查询优化器,针对In型做优化,被改成了exists的执行效果.
当goods表越大时, 查询速度越慢.

改进: 用连接查询来代替子查询
 explain select goods_id,g.cat_id,g.goods_name from  goods as g
 inner join (select cat_id from category where parent_id=6) as t
 using(cat_id) \G

内层 select cat_id from ecs_category where parent_id=6 ; 用到Parent_id索引, 返回4行
+--------+
| cat_id |
+--------+
|      7 |
|      8 |
|      9 |
|     11 |
+--------+    形成结果,设为t    



*************************** 3. row ***************************
           id: 2
  select_type: DERIVED
        table: ecs_category
         type: ref
possible_keys: parent_id
          key: parent_id
      key_len: 2
          ref:
         rows: 4
        Extra:
3 rows in set (0.00 sec)


第2次查询, 
t和 goods 通过 cat_id 相连, 
因为cat_id在 goods表中有索引, 所以相当于用7,8,911,快速匹配上 goods的行.
*************************** 2. row ***************************
           id: 1
  select_type: PRIMARY
        table: g
         type: ref
possible_keys: cat_id
          key: cat_id
      key_len: 2
          ref: t.cat_id
         rows: 6
        Extra:

第1次查询 :
是把上面2次的中间结果,直接取回.
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: PRIMARY
        table: <derived2>
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 4
        Extra:
exists子查询:
题: 查询有商品的栏目.
按上面的理解,我们用join来操作,如下:
mysql> select c.cat_id,cat_name from ecs_category as c inner join  goods as g
 on c.cat_id=g.cat_id group by cat_name; (见36)

优化1:  在group时, 用带有索引的列来group, 速度会稍快一些,另外,
用int型 比 char型 分组,也要快一些.(见37)


优化2: 在group时, 我们假设只取了A表的内容,group by 的列,尽量用A表的列,
会比B表的列要快.(见38)

优化3: 从语义上去优化
select cat_id,cat_name from ecs_category where exists(select *from  goods where  goods.cat_id=ecs_category.cat_id) (见40)

|       36 | 0.00039075 | select c.cat_id,cat_name from ecs_category as c inner
join  goods as g on c.cat_id=g.cat_id group by cat_name
              |
|       37 | 0.00038675 | select c.cat_id,cat_name from ecs_category as c inner
join  goods as g on c.cat_id=g.cat_id group by cat_id
              |
|       38 | 0.00035650 | select c.cat_id,cat_name from ecs_category as c inner
join  goods as g on c.cat_id=g.cat_id group by c.cat_id
              |
|       40 | 0.00033500 | select cat_id,cat_name from ecs_category where exists
(select * from  goods where  goods.cat_id=ecs_category.cat_id)
              |

from 型子查询:
注意::内层from语句查到的临时表, 是没有索引的.因为是一个临时形成的结果。
所以: from的返回内容要尽量少.
复制代码

 


本文转自农夫山泉别墅博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/yaowen/p/8297192.html,如需转载请自行联系原作者
相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
15天前
|
关系型数据库 MySQL 索引
mysql中EXISTS用法注意点
mysql中EXISTS用法注意点
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
在 MySQL 中使用子查询
【8月更文挑战第12天】
94 0
在 MySQL 中使用子查询
|
30天前
|
SQL 监控 关系型数据库
MySQL优化: CPU高 处理脚本 pt-kill脚本
MySQL优化: CPU高 处理脚本 pt-kill脚本
|
5天前
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL高级篇——关联查询和子查询优化
左外连接:优先右表创建索引,连接字段类型要一致、内连接:驱动表由数据量和索引决定、 join语句原理、子查询优化:拆开查询或优化成连接查询
MySQL高级篇——关联查询和子查询优化
|
5天前
|
算法 关系型数据库 MySQL
MySQL高级篇——排序、分组、分页优化
排序优化建议、案例验证、范围查询时索引字段选择、filesort调优、双路排序和单路排序、分组优化、带排序的深分页优化
MySQL高级篇——排序、分组、分页优化
|
29天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
在Linux中,如何优化MySQL性能,包括索引优化和查询分析?
在Linux中,如何优化MySQL性能,包括索引优化和查询分析?
|
30天前
|
关系型数据库 MySQL
MySQl优化:使用 jemalloc 分配内存
MySQl优化:使用 jemalloc 分配内存
|
1月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL in和exists的取舍
介绍了SQL中`in`与`exists`的选择策略:`in`适用于外表大而内表小的情况,先执行子查询并存储结果,再遍历外表匹配;`exists`则以外层表为驱动,适合外表小而内表大的场景,直接检查内表是否存在匹配项,无需创建临时表。选择依据为表大小及查询效率。
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL 上亿大表,如何深度优化?
【8月更文挑战第11天】随着大数据时代的到来,MySQL 作为广泛使用的关系型数据库管理系统,经常需要处理上亿级别的数据。当数据量如此庞大时,如何确保数据库的查询效率、稳定性和可扩展性,成为了一个亟待解决的问题。本文将围绕 MySQL 上亿大表的深度优化,分享一系列实用的技术干货,帮助你在工作和学习中应对挑战。
51 1
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
在 MySQL 中使用 Exists
【8月更文挑战第11天】
178 0
在 MySQL 中使用 Exists