select * from a left join b on a.id=b.id (a大表、b小表) select * from b left join a on a.id=b.id ---優化 大表 左關聯 小表,很慢;小表 左關聯 大表,很快。 select ...
今天遇到一個left join優化的問題,搞了一下午,中間查了不少資料,對MySQL的查詢計划還有查詢優化有了更進一步的了解,做一個簡單的記錄:select c. from hotel info original cleft join hotel info collection hon c.hotel type h.hotel type and c.hotel id h.hotel idwher ...
2017-03-15 19:38 3 35305 推薦指數:
select * from a left join b on a.id=b.id (a大表、b小表) select * from b left join a on a.id=b.id ---優化 大表 左關聯 小表,很慢;小表 左關聯 大表,很快。 select ...
今天遇到一個left join優化的問題,搞了一下午,中間查了不少資料,對MySQL的查詢計划還有查詢優化有了更進一步的了解,做一個簡單的記錄: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h ...
查詢語句如下:select a.id,a.name,b.start_time ... from a left join b on a.code=b.code where b.delete_flag=0 order by a.id 查詢結果響應時間極慢花了20s ,其中a表數據50000條左右 ...
參考文章:https://blog.csdn.net/weixin_39980841/article/details/110807850 CREATE TABLE classes ( `id` ...
在MySQL中,我們可以將NOT EXISTS語句轉換為LEFT JOIN語句來進行優化,哪為什么會有性能提升呢? 使用NOT EXISTS方式SQL為: 而使用LEFT JOIN方式SQL為: 從查詢效果來看,NOT EXISTS 方式耗時29.38秒 ...
表A:批次信息表, 表B:實際批次明細表, Mysql版本:5.6.36 兩表之間的數據體量差異:表B是表A的10000倍。 經過結轉,表B通常保留 1千5百萬數據。表A就是1千多條數據。 計算近24小時時段,24個批次中最大的一批。由於指標量是每天隨時間推移而變大,因此需要取每個 ...
先過濾條件然后再根據表連接 同時在表中建立相關查詢字段的索引這樣在大數據多表聯合查詢的情況下速度相當快 創建索引: create index ix_regist ...
先過濾條件然后再根據表連接 同時在表中建立相關查詢字段的索引這樣在大數據多表聯合查詢的情況下速度相當快 ...