情況是這么一個情況:現在有兩張表,team表和people表,每個people屬于一個team,people中有個字段team_id。
下面給出建表語句:
于是,一個SQL語句誕生了:select * from t_people p left join t_team t onp.team_id=t.id order by p.pname limit 10; [語句①]
這個是我第一反應寫的SQL,通俗易懂,也是大多數人的第一反應。
然后來測試一下這個語句的執行時間。
首先要準備數據。我用存儲過程在t_team表中生成1000條數據,在t_people表中生成100000條數據。(存儲過程在本文最后)
執行上面那條SQL語句,執行了好幾次,耗時在3秒左右。
再換兩個語句對比一下:
1.把order by子句去掉:select * from t_people p left join t_team t on p.team_id=t.id limit10; [語句②]
耗時0.00秒,忽略不計。
2.還是使用order by,但是把連接t_team表去掉:select * from t_people p order by p.pname limit 10; [語句③]
耗時0.15秒左右。
對比發現[語句①]的效率巨低。
為什么效率這么低呢。[語句②]和[語句③]執行都很快,[語句①]不過是二者的結合。如果先執行[語句③]得到排序好的10條people結果后,再連接查詢出各個people的team,效率不會這么低。那么只有一個解釋:MySQL先執行連接查詢,再進行排序。
解決方法:如果想提高效率,就要修改SQL語句,讓MySQL先排序取前10條再連接查詢。
SQL語句:
select * from (select * from t_people p order by p.pname limit 10) p left join t_team t on p.team_id=t.id limit 10; [語句④]
[語句④]和[語句①]功能一樣,雖然有子查詢,雖然看起來很別扭,但是效率提高了很多,它的執行時間只要0.16秒左右,比之前的[語句①]提高了20倍。
這兩個表的結構很簡單,如果遇到復雜的表結構…我在實際開發中就碰到了這樣的問題,使用[語句①]的方式耗時80多秒,但使用[語句④]只需1秒以內。
最后給出造數據的存儲過程:
轉載自:http://blog.csdn.net/xiao__gui/article/details/8616224
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