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為什麽 MySQL 不推薦使用 join?

2024-06-06碼農

  1. 對於mysql,不推薦使用子查詢和join是因為本身join的效率就是硬傷,一旦數據量很大效率就很難保證,強烈推薦分別根據索引單表取數據,然後在程式裏面做join,merge數據。

  2. 子查詢就更別用了,效率太差,執行子查詢時,MYSQL需要建立臨時表,查詢完畢後再刪除這些臨時表,所以,子查詢的速度會受到一定的影響,這裏多了一個建立和銷毀臨時表的過程。

  3. 如果是JOIN的話,它是走巢狀查詢的。小表驅動大表,且透過索引欄位進行關聯。如果表記錄比較少的話,還是OK的。大的話業務邏輯中可以控制處理。

  4. 資料庫是最底層的,瓶頸往往是資料庫。建議資料庫只是作為數據store的工具,而不要添加業務上去。

一、套用層關聯的優勢

讓緩存的效率更高。許多應用程式可以方便地緩存單表查詢對應的結果物件。如果關聯中的某個表發生了變化,那麽就無法使用查詢緩存了,而拆分後,如果某個表很少改變,那麽基於該表的查詢就可以重復利用查詢緩存結果了。另外,關於mysql更多面試資料,公眾號Java精選,回復Java面試,獲取線上面試資料,支持隨時隨地刷題。

  • 將查詢分解後,執行單個查詢可以減少鎖的競爭。

  • 在套用層做關聯,可以更容易對資料庫進行拆分,更容易做到高效能和可延伸。

  • 查詢本身效率也可能會有所提升。查詢id集的時候,使用IN()代替關聯查詢,可以讓MySQL按照ID順序進行查詢,這可能比隨機的關聯要更高效。

  • 可以減少冗余記錄的查詢。在套用層做關聯查詢,意味著對於某條記錄套用只需要查詢一次,而在資料庫中做關聯查詢,則可能需

  • 要重復地存取一部份數據。從這點看,這樣的重構還可能會減少網路和記憶體的消艷。

  • 更進一步,這樣做相當於在套用中實作了哈希關聯,而不是使用MySQL的巢狀迴圈關聯。某些場景哈希關聯的效率要高很多。

  • 二、套用層關聯的使用場景

  • 當套用能夠方便地緩存單個查詢的結果的時候

  • 當可以將數據分布到不同的MySQL伺服器上的時候

  • 當能夠使用IN()的方式代替關聯查詢的時候

  • 並行場景多,DB查詢頻繁,需要分庫分表

  • 三、不推薦使用join的原因

    1.DB承擔的業務壓力大,能減少負擔就減少。當表處於百萬級別後,join導致效能下降;

    2.分布式的分庫分表。這種時候是不建議跨庫join的。目前mysql的分布式中介軟體,跨庫join表現不良。

    3.修改表的schema,單表查詢的修改比較容易,join寫的sql語句要修改,不容易發現,成本比較大,當系統比較大時,不好維護。

    四、不使用join的解決方法

    在業務層,單表查詢出數據後,作為條件給下一個單表查詢。也就是子查詢。會擔心子查詢出來的結果集太多。mysql對in的數量沒有限制,但是mysql限制整條sql語句的大小。

    透過調整參數max_allowed_packet ,可以修改一條sql的最大值。建議在業務上做好處理,限制一次查詢出來的結果集是能接受的。

    五、再來說說join查詢的好處

    關聯查詢的好處是可以做分頁,可以用副表的欄位做查詢條件,在查詢的時候,將副表匹配到的欄位作為結果集,用主表去in它。

    但是問題來了,如果匹配到的數據量太大就不行了,也會導致返回的分頁記錄跟實際的不一樣,解決的方法可以交給前端,一次性查詢,讓前端分批顯示就可以了,這種解決方案的前提是數據量不太,因為sql本身長度有限。

    來源:cnblogs.com/libowa

    re/p/12740901.html

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