关联查询总结,left join 和 inner join 区别和优化 一直以来都没有细细的研究 left join 和 inner join,现在发觉要做优化还真的是要熟悉它们的区别才行. 原谅转载自:https://blog.csdn.net/empire_knight/article/details/82021648 left join 是做左外关联,主表内容都会显示:符合关联条件的附表内容才会显示出来. inner join 是内关联,没有主表附表的概念:两个表中,同时符合关联条件的数据

1.数据准备 mysql> select * from student; +----+--------+----------+---------+-------------+ | id | name   | idCardNo | isCadre | nickname    | +----+--------+----------+---------+-------------+ |  1 | Tom    | 350020   |       1 | Big T       | |  2 | Ji

原创文章,首发自本人个人博客站点,转载请务必注明出自http://www.jasongj.com Nested Loop,Hash Join,Merge Join介绍 Nested Loop: 对于被连接的数据子集较小的情况,Nested Loop是个较好的选择.Nested Loop就是扫描一个表(外表),每读到一条记录,就根据Join字段上的索引去另一张表(内表)里面查找,若Join字段上没有索引查询优化器一般就不会选择 Nested Loop.在Nested Loop中,内表(一般是带索引

前一篇介绍了cost的计算方法,下面测试一下两表关联的查询: 测试用例 CREATE TABLE `xpchild` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(100) DEFAULT NULL, `c1` int(11) DEFAULT NULL, `c2` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `xpchild_name` (`name`), KEY `xpchild_id_c1` (`id`,`c1

这篇博文讲述如何优化扫描速度.我们通过MySQL的JOIN(二):JOIN原理得知了两张表的JOIN操作就是不断从驱动表中取出记录,然后查找出被驱动表中与之匹配的记录并连接.这个过程的实质就是查询操作,想要优化查询操作,建索引是最常用的方式.那索引怎么建呢?我们来讨论下,首先插入测试数据. CREATE TABLE t1 ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, type INT ); SELECT COUNT(*) FROM t1; +----------+ |

这篇博文讲述如何优化JOIN查询带有排序的情况.大致分为对连接属性排序和对非连接属性排序两种情况.插入测试数据. CREATE TABLE t1 ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, type INT ); SELECT COUNT(*) FROM t1; +----------+ | COUNT(*) | +----------+ | +----------+ CREATE TABLE t2 ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREME

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 c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录,所

http://www.jb51.net/article/50427.htm 七.性能优化1.显示(explicit) inner join VS 隐式(implicit) inner join 如: 复制代码代码如下: select * fromtable a inner join table bon a.id = b.id; VS 复制代码代码如下: select a.*, b.*from table a, table bwhere a.id = b.id; 我在数据库中比较(10w数据)得之

MS sqlserver 对4张表进行left join join字段是varchar类型长度20,也都建了索引,但是光查一个count(Id) 耗时就超过了8秒,数据量只有100多万条,该怎么优化呢? 文章:SQL查询优化 LEFT JOIN和INNER JOIN 需要专门研究下这个问题.

MySQL的JOIN(四):JOIN优化实践之快速匹配 优化原则:小表驱动大表,被驱动表建立索引有效,驱动表建立索引基本无效果.A left join B :A是驱动表,B是被驱动表:A right join B,B是驱动表,A是被驱动表,A jion B,sql优化器会自动优化,实现小表驱动大表. 这篇博文讲述如何优化扫描速度.我们通过MySQL的JOIN(二):JOIN原理得知了两张表的JOIN操作就是不断从驱动表中取出记录,然后查找出被驱动表中与之匹配的记录并连接.这个过程的实质就是查询操

left join 是做左外关联,主表内容都会显示:符合关联条件的附表内容才会显示出来. inner join 是内关联,没有主表附表的概念:两个表中,同时符合关联条件的数据才会显示出来. left join 是 left outer join 的简写形式. join 是 inner join 的简写形式. 优化: 大家都知道,sql尽量使用数据量小的表做主表,这样效率高,但是有时候因为逻辑要求,要使用数据量大的表做主表,此时使用left join 就会比较慢,即使关联条件有索引.在这种情况下就

“国际大学生节”又称“世界大学生节”.“世界学生日”.“国际学生日”.1946年,世界各国学生代表于布拉格召开全世界学生大会,宣布把每年的11月17日定为“世界大学生节”,以加强全世界大学生的团结和友谊. 注意,本文讨论的hive join优化器是从hive 0.11.0版本起添加的, 本文描述了Hive查询执行计划的优化,以提高join效率并减少对用户提示的需求. Hive自动识别各种用例并对其进行优化.Hive 0.11改进了这些情况的优化器: 决策支持系统或数据仓库的简单模型是星型模型,其

common join : 即reducer join,瓶颈在shuffle阶段,会产生较大的网络io: map join:即把小表放前面,扫描后放入每个节点的内存,在map阶段进行匹配: 开启map join: set hive.auto.convert.join = true; hive.mapjoin.smalltable.filesize 默认值是25mb 执行时任务信息: 当两个表都很大时,采用cluster sort join: 懒的敲了: 实现: 优点: 采用hint实现: exp

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 c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null    这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记

注:该MySql系列博客仅为个人学习笔记. 同样的,使用goods表来练习子查询,表结构如下: 所有数据(cat_id与category.cat_id关联): 类别表: mingoods(连接查询时作测试) 一.子查询 1.where型子查询:把内层查询的结果作为外层查询的比较条件 1.1 查询id最大的一件商品(使用排序+分页实现) :mysql> SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods ORDER BY goods_id DESC L

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE) 取决于表大小 取决于连接列是否有索引 取决于连接列是否排序 下面来介绍三种不同连接工作方式的不同: 实验sql 假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程) 更换优化器,添加索引,会影响下面

我创建了INNER JOIN 9桌,反正需要很长的(超过五分钟).所以,我的民歌改变INNER JOIN来LEFT JOIN LEFT JOIN的性能较好,在首次尽管我所知道的.之后我变了,查询的速度显著提高. 我想知道为什么LEFT JOIN的速度比INNER JOIN? 我的样子如下:SELECT * FROM A INNER JOIN B ON ... INNER JOIN C ON ... INNER JOIN D因此没有 更新: 这是我的简单架构的. FROM sidisaleshdr

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或where子句中引用,而后者不允许. 除了left outer join,Hive QL中还有right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join

left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录  right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行   举例如下:  -------------------------------------------- 表A记录如下: aID aNum 1 a20050111 2 a20050112 3 a20050113 4 a20050114 5 a20050115  

表连接方式及使用场合 NESTED LOOP 对于被连接的数据子集较小的情况,nested loop连接是个较好的选择.nested loop就是扫描一个表,每读到一条记录,就根据索引去另一个表里面查找,没有索引一般就不会是 nested loops.一般在nested loop中, 驱动表满足条件结果集不大,被驱动表的连接字段要有索引,这样就走nstedloop.如果驱动表返回记录太多,就不适合nested loops了.如果连接字段没有索引,则适合走hash join,因为不需要索引. 可用