Python社区  »  DATABASE

为什么MySQL不推荐使用子查询和join

码小辫 • 1 月前 • 25 次点击  

码小辫
专注更多编程视频和电子书
天天在用钱

来源:cnblogs.com/liboware/p/12740901.html

作者:李浩宇Alex

1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。

2.子查询就更别用了,效率太差,执行子查询时,MYSQL需要创建临时表,查询完毕后再删除这些临时表,所以,子查询的速度会受到一定的影响,这里多了一个创建和销毁临时表的过程。

3.如果是JOIN的话,它是走嵌套查询的。小表驱动大表,且通过索引字段进行关联。如果表记录比较少的话,还是OK的。大的话业务逻辑中可以控制处理。

4.数据库是最底层的,瓶颈往往是数据库。建议数据库只是作为数据store的工具,而不要添加业务上去。

一、应用层关联的优势

让缓存的效率更高。许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。如果关联中的某个表发生了变化,那么就无法使用查询缓存了,而拆分后,如果某个表很少改变,那么基于该表的查询就可以重复利用查询缓存结果了。

  • 将查询分解后,执行单个查询可以减少锁的竞争。

  • 在应用层做关联,可以更容易对数据库进行拆分,更容易做到高性能和可扩展。

  • 查询本身效率也可能会有所提升。查询id集的时候,使用IN()代替关联查询,可以让MySQL按照ID顺序进行查询,这可能比随机的关联要更高效。

  • 可以减少冗余记录的查询。在应用层做关联查询,意味着对于某条记录应用只需要查询一次,而在数据库中做关联查询,则可能需

  • 要重复地访问一部分数据。从这点看,这样的重构还可能会减少网络和内存的消艳。

  • 更进一步,这样做相当于在应用中实现了哈希关联,而不是使用MySQL的嵌套循环关联。某些场景哈希关联的效率要高很多。


二、应用层关联的使用场景

  • 当应用能够方便地缓存单个查询的结果的时候

  • 当可以将数据分布到不同的MySQL服务器上的时候

  • 当能够使用IN()的方式代替关联查询的时候

  • 并发场景多,DB查询频繁,需要分库分表

三、不推荐使用join的原因

1.DB承担的业务压力大,能减少负担就减少。当表处于百万级别后,join导致性能下降;

2.分布式的分库分表。这种时候是不建议跨库join的。目前mysql的分布式中间件,跨库join表现不良。

3.修改表的schema,单表查询的修改比较容易,join写的sql语句要修改,不容易发现,成本比较大,当系统比较大时,不好维护。

四、不使用join的解决方案

在业务层,单表查询出数据后,作为条件给下一个单表查询。也就是子查询。会担心子查询出来的结果集太多。mysql对in的数量没有限制,但是mysql限制整条sql语句的大小。通过调整参数max_allowed_packet ,可以修改一条sql的最大值。建议在业务上做好处理,限制一次查询出来的结果集是能接受的。

五、join查询的优势

关联查询的好处是可以做分页,可以用副表的字段做查询条件,在查询的时候,将副表匹配到的字段作为结果集,用主表去in它。但是问题来了,如果匹配到的数据量太大就不行了,也会导致返回的分页记录跟实际的不一样,解决的方法可以交给前端,一次性查询,让前端分批显示就可以了,这种解决方案的前提是数据量不太,因为sql本身长度有限。

-END-

关注视频号,参与留言送书活动

↓↓↓↓

一个认真分享的小编

前沿技术 /名企内推 /干货分享

商务合作:dot3721
长按左侧二维码添加

点分享

点点赞

点在看

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/120314
 
25 次点击  
分享到微博