Mysql Join语法解析与性能分析--通过集合来看join

2024-06-06 17:38

本文主要是介绍Mysql Join语法解析与性能分析--通过集合来看join,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一.Join语法概述

join 用于多表中字段之间的联系,语法如下:

... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona

table1:左表;table2:右表。

JOIN 按照功能大致分为如下三类:

INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录。

LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,即是右表(table2)并无对应匹配记录。

RIGHT JOIN(右连接):与 LEFT JOIN 相反,取得右表(table2)完全记录,即是左表(table1)并无匹配对应记录。

注意:mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join.

接下来给出一个列子用于解释下面几种分类。如下两个表(A,B)

mysql> select A.id,A.name,B.name from A,B where A.id=B.id;
+----+-----------+-------------+
| id | name       | name             |
+----+-----------+-------------+
|  1 | Pirate       | Rutabaga      |
|  2 | Monkey    | Pirate            |
|  3 | Ninja         | Darth Vader |
|  4 | Spaghetti  | Ninja             |
+----+-----------+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)

二.Inner join

内连接,也叫等值连接,inner join产生同时符合A和B的一组数据。

mysql> select * from A inner join B on A.name = B.name;
+----+--------+----+--------+
| id | name   | id | name   |
+----+--------+----+--------+
|  1 | Pirate |  2 | Pirate |
|  3 | Ninja  |  4 | Ninja  |
+----+--------+----+--------+

三.Left join

mysql> select * from A left join B on A.name = B.name;
#或者:select * from A left outer join B on A.name = B.name;+----+-----------+------+--------+
| id | name      | id   | name   |
+----+-----------+------+--------+
|  1 | Pirate    |    2 | Pirate |
|  2 | Monkey    | NULL | NULL   |
|  3 | Ninja     |    4 | Ninja  |
|  4 | Spaghetti | NULL | NULL   |
+----+-----------+------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)

left join,(或left outer join:在Mysql中两者等价,推荐使用left join.)左连接从左表(A)产生一套完整的记录,与匹配的记录(右表(B)) .如果没有匹配,右侧将包含null。

如果想只从左表(A)中产生一套记录,但不包含右表(B)的记录,可以通过设置where语句来执行,如下:

mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is null or B.id is null;
+----+-----------+------+------+
| id | name      | id   | name |
+----+-----------+------+------+
|  2 | Monkey    | NULL | NULL |
|  4 | Spaghetti | NULL | NULL |
+----+-----------+------+------+
2 rows in set (0.00 sec)

同理,还可以模拟inner join. 如下:

mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is not null and B.id is not null;
+----+--------+------+--------+
| id | name   | id   | name   |
+----+--------+------+--------+
|  1 | Pirate |    2 | Pirate |
|  3 | Ninja  |    4 | Ninja  |
+----+--------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

求差集:

根据上面的例子可以求差集,如下:

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.name = B.name
WHERE B.id IS NULL
union
SELECT * FROM A right JOIN B ON A.name = B.name
WHERE A.id IS NULL;
# 结果+------+-----------+------+-------------+
| id   | name      | id   | name        |
+------+-----------+------+-------------+
|    2 | Monkey    | NULL | NULL        |
|    4 | Spaghetti | NULL | NULL        |
| NULL | NULL      |    1 | Rutabaga    |
| NULL | NULL      |    3 | Darth Vader |
+------+-----------+------+-------------+

四.Right join

mysql> select * from A right join B on A.name = B.name;
+------+--------+----+-------------+
| id   | name   | id | name        |
+------+--------+----+-------------+
| NULL | NULL   |  1 | Rutabaga    |
|    1 | Pirate |  2 | Pirate      |
| NULL | NULL   |  3 | Darth Vader |
|    3 | Ninja  |  4 | Ninja       |
+------+--------+----+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)

同left join。

五.Cross join

cross join:交叉连接,得到的结果是两个表的乘积,即笛卡尔积

笛卡尔(Descartes)乘积又叫直积。假设集合A={a,b},集合B={0,1,2},则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)}。可以扩展到多个集合的情况。类似的例子有,如果A表示某学校学生的集合,B表示该学校所有课程的集合,则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况。

mysql> select * from A cross join B;
+----+-----------+----+-------------+
| id | name      | id | name        |
+----+-----------+----+-------------+
|  1 | Pirate    |  1 | Rutabaga    |
|  2 | Monkey    |  1 | Rutabaga    |
|  3 | Ninja     |  1 | Rutabaga    |
|  4 | Spaghetti |  1 | Rutabaga    |
|  1 | Pirate    |  2 | Pirate      |
|  2 | Monkey    |  2 | Pirate      |
|  3 | Ninja     |  2 | Pirate      |
|  4 | Spaghetti |  2 | Pirate      |
|  1 | Pirate    |  3 | Darth Vader |
|  2 | Monkey    |  3 | Darth Vader |
|  3 | Ninja     |  3 | Darth Vader |
|  4 | Spaghetti |  3 | Darth Vader |
|  1 | Pirate    |  4 | Ninja       |
|  2 | Monkey    |  4 | Ninja       |
|  3 | Ninja     |  4 | Ninja       |
|  4 | Spaghetti |  4 | Ninja       |
+----+-----------+----+-------------+
16 rows in set (0.00 sec)#再执行:mysql> select * from A inner join B; 试一试#在执行mysql> select * from A cross join B on A.name = B.name; 试一试

实际上,在 MySQL 中(仅限于 MySQL) CROSS JOIN 与 INNER JOIN 的表现是一样的,在不指定 ON 条件得到的结果都是笛卡尔积,反之取得两个表完全匹配的结果。
INNER JOIN 与 CROSS JOIN 可以省略 INNER 或 CROSS 关键字,因此下面的 SQL 效果是一样的:

... FROM table1 INNER JOIN table2
... FROM table1 CROSS JOIN table2
... FROM table1 JOIN table2

六.Full join

mysql> select * from A left join B on B.name = A.name -> union -> select * from A right join B on B.name = A.name;
+------+-----------+------+-------------+
| id   | name      | id   | name        |
+------+-----------+------+-------------+
|    1 | Pirate    |    2 | Pirate      |
|    2 | Monkey    | NULL | NULL        |
|    3 | Ninja     |    4 | Ninja       |
|    4 | Spaghetti | NULL | NULL        |
| NULL | NULL      |    1 | Rutabaga    |
| NULL | NULL      |    3 | Darth Vader |
+------+-----------+------+-------------+
6 rows in set (0.00 sec)

全连接产生的所有记录(双方匹配记录)在表A和表B。如果没有匹配,则对面将包含null。

七.性能优化

1.显示(explicit) inner join VS 隐式(implicit) inner join

如:

select * from
table a inner join table b
on a.id = b.id;

VS

select a.*, b.*
from table a, table b
where a.id = b.id;

我在数据库中比较(10w数据)得之,它们用时几乎相同,第一个是显示的inner join,后一个是隐式的inner join。

参照:Explicit vs implicit SQL joins

2.left join/right join VS inner join

尽量用inner join.避免 LEFT JOIN 和 NULL.

在使用left join(或right join)时,应该清楚的知道以下几点:

(1). on与 where的执行顺序

ON 条件(“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON)用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后,WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。

所以我们要注意:在使用Left (right) join的时候,一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件,减少Where的执行。如:

PS, 这部分有些不妥,感谢 wxweven 指正

这部分的内容,博主写的有些欠妥当,不知道博主有没有实际运行测试过,下面说说我的看法:

(1)首先关于on和where的用法,如果直接把where里面的条件拿到on里面去,结果是跟原来的不一致的,所以博主说的“在使用Left (right) join的时候,一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件,减少Where的执行”是不成立的,因为筛选条件放在on或者where,产生的是不同的结果,不能说为了性能就把where中的条件放到on中。

可参考sql语句中join on和where用法的区别和联系

PASS

select * from A
inner join B on B.name = A.name
left join C on C.name = B.name
left join D on D.id = C.id
where C.status>1 and D.status=1;

Great

select * from A
inner join B on B.name = A.name
left join C on C.name = B.name and C.status>1
left join D on D.id = C.id and D.status=1

从上面例子可以看出,尽可能满足ON的条件,而少用Where的条件。从执行性能来看第二个显然更加省时。

(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同

如作者举了一个列子:

mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_detailsON (product.id = product_details.id)AND product_details.id=2;
+----+--------+------+--------+-------+
| id | amount | id   | weight | exist |
+----+--------+------+--------+-------+
|  1 |    100 | NULL |   NULL |  NULL |
|  2 |    200 |    2 |     22 |     0 |
|  3 |    300 | NULL |   NULL |  NULL |
|  4 |    400 | NULL |   NULL |  NULL |
+----+--------+------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_detailsON (product.id = product_details.id)WHERE product_details.id=2;
+----+--------+----+--------+-------+
| id | amount | id | weight | exist |
+----+--------+----+--------+-------+
|  2 |    200 |  2 |     22 |     0 |
+----+--------+----+--------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

从上可知,第一条查询使用 ON 条件决定了从 LEFT JOIN的 product_details表中检索符合的所有数据行。第二条查询做了简单的LEFT JOIN,然后使用 WHERE 子句从 LEFT JOIN的数据中过滤掉不符合条件的数据行。

(3).尽量避免子查询,而用join

往往性能这玩意儿,更多时候体现在数据量比较大的时候,此时,我们应该避免复杂的子查询。如下:

PASS

insert into t1(a1) select b1 from t2 where not exists(select 1 from t1 where t1.id = t2.r_id); 

Great

insert into t1(a1)  
select b1 from t2  
left join (select distinct t1.id from t1 ) t1 on t1.id = t2.r_id   
where t1.id is null;  

这个可以参考mysql的exists与inner join 和 not exists与 left join 性能差别惊人

这篇关于Mysql Join语法解析与性能分析--通过集合来看join的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1036779

相关文章

MySQL 多表连接操作方法(INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL OUTER JOIN)

《MySQL多表连接操作方法(INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN、FULLOUTERJOIN)》多表连接是一种将两个或多个表中的数据组合在一起的SQL操作,通过连接,... 目录一、 什么是多表连接?二、 mysql 支持的连接类型三、 多表连接的语法四、实战示例 数据准备五、连接的性

MySQL中的分组和多表连接详解

《MySQL中的分组和多表连接详解》:本文主要介绍MySQL中的分组和多表连接的相关操作,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录mysql中的分组和多表连接一、MySQL的分组(group javascriptby )二、多表连接(表连接会产生大量的数据垃圾)MySQL中的

Python中的Walrus运算符分析示例详解

《Python中的Walrus运算符分析示例详解》Python中的Walrus运算符(:=)是Python3.8引入的一个新特性,允许在表达式中同时赋值和返回值,它的核心作用是减少重复计算,提升代码简... 目录1. 在循环中避免重复计算2. 在条件判断中同时赋值变量3. 在列表推导式或字典推导式中简化逻辑

Qt实现网络数据解析的方法总结

《Qt实现网络数据解析的方法总结》在Qt中解析网络数据通常涉及接收原始字节流,并将其转换为有意义的应用层数据,这篇文章为大家介绍了详细步骤和示例,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录1. 网络数据接收2. 缓冲区管理(处理粘包/拆包)3. 常见数据格式解析3.1 jsON解析3.2 XML解析3.3 自定义

MySQL 中的 JSON 查询案例详解

《MySQL中的JSON查询案例详解》:本文主要介绍MySQL的JSON查询的相关知识,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录mysql 的 jsON 路径格式基本结构路径组件详解特殊语法元素实际示例简单路径复杂路径简写操作符注意MySQL 的 J

Golang HashMap实现原理解析

《GolangHashMap实现原理解析》HashMap是一种基于哈希表实现的键值对存储结构,它通过哈希函数将键映射到数组的索引位置,支持高效的插入、查找和删除操作,:本文主要介绍GolangH... 目录HashMap是一种基于哈希表实现的键值对存储结构,它通过哈希函数将键映射到数组的索引位置,支持

Windows 上如果忘记了 MySQL 密码 重置密码的两种方法

《Windows上如果忘记了MySQL密码重置密码的两种方法》:本文主要介绍Windows上如果忘记了MySQL密码重置密码的两种方法,本文通过两种方法结合实例代码给大家介绍的非常详细,感... 目录方法 1:以跳过权限验证模式启动 mysql 并重置密码方法 2:使用 my.ini 文件的临时配置在 Wi

MySQL重复数据处理的七种高效方法

《MySQL重复数据处理的七种高效方法》你是不是也曾遇到过这样的烦恼:明明系统测试时一切正常,上线后却频频出现重复数据,大批量导数据时,总有那么几条不听话的记录导致整个事务莫名回滚,今天,我就跟大家分... 目录1. 重复数据插入问题分析1.1 问题本质1.2 常见场景图2. 基础解决方案:使用异常捕获3.

Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解

《Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解》这篇文章主要给大家介绍了关于Python正则表达式语法及re模块中常用函数的相关资料,正则表达式是一种强大的字符串处理工具,可以用于匹配、切分、... 目录概念、作用和步骤语法re模块中的常用函数总结 概念、作用和步骤概念: 本身也是一个字符串,其中

Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)

《Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)》getopt模块是Python标准库中一个简单但强大的命令行参数处理工具,它特别适合那些需要快速实现基本命令行参数解析的场景,或者需要... 目录为什么需要处理命令行参数?getopt模块基础实际应用示例与其他参数处理方式的比较常见问http