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什么？inner join比left join更快？

🕗 发布于 2024-07-24 13:59 oracle  数据库  服务器  

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什么？inner join比left join更快？

前言

在数据密集型应用中，优化数据库查询性能是提高系统响应速度的关键因素之一。INNER JOIN 和 LEFT JOIN 是常用的SQL连接操作，但它们在性能上的表现常常引发争议。很多开发者在面对复杂的查询需求时，不确定该选择哪种连接方式来获得最佳的性能。本文将通过性能分析、实际案例和优化技巧，帮助你解答这个问题，确保你的数据库查询既高效又可靠。

基本概念

INNER JOIN：

  • 仅返回两个表中匹配的记录。
  • 排除那些在连接条件中不匹配的记录。

LEFT JOIN：

  • 返回左表中的所有记录，以及右表中匹配的记录。
  • 如果右表中没有匹配的记录，结果集中的对应字段将为 NULL。

性能比较

INNER JOIN 和 LEFT JOIN 在性能上的差异主要取决于查询的上下文、数据的分布以及数据库系统的优化策略。

  1. INNER JOIN：

    • 通常执行得比 LEFT JOIN 快，因为它仅返回匹配的记录。
    • 数据库可以使用索引和其他优化技术来快速查找和匹配记录。
    • 不需要处理 NULL 值，简化了结果集的生成过程。

  2. LEFT JOIN：

    • 可能比 INNER JOIN 慢，因为它需要返回左表中的所有记录，并在右表中查找匹配记录。
    • 如果右表中没有匹配记录，需要处理 NULL 值，这增加了计算和内存开销。
    • 当左表的数据量很大且右表的匹配率较低时，性能开销会更加明显。

实际案例

假设有两个表： employees 和 departments。

  • employees 表：

    • employee_id
    • employee_name
    • department_id

  • departments 表：

    • department_id
    • department_name

INNER JOIN 示例

我们希望查询每个员工及其所在的部门名称。

SELECT employees.employee_id, employees.employee_name, departments.department_name
FROM employees
INNER JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;

结果：
仅返回那些在两个表中都有匹配记录的员工。例如，如果 employees 表中有一名员工的 department_id 为 NULL 或者在 departments 表中没有对应的 department_id，那么该员工的信息不会出现在结果集中。

LEFT JOIN 示例

我们希望查询每个员工及其所在的部门名称，如果某个员工没有部门，则显示部门名称为 NULL。

SELECT employees.employee_id, employees.employee_name, departments.department_name
FROM employees
LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id;

结果：
返回所有员工的信息。如果某个员工没有部门（即 employees.department_id 在 departments 表中没有匹配项），那么 department_name 将为 NULL。

数据示例

employees 表：

employee_idemployee_namedepartment_id
1Alice10
2Bob20
3CharlieNULL
4David30

departments 表：

department_iddepartment_name
10HR
20Engineering
30Sales

INNER JOIN 结果：

employee_idemployee_namedepartment_name
1AliceHR
2BobEngineering
4DavidSales

LEFT JOIN 结果：

employee_idemployee_namedepartment_name
1AliceHR
2BobEngineering
3CharlieNULL
4DavidSales

通过这个实际案例，我们可以看到 INNER JOIN 和 LEFT JOIN 在查询结果上的不同表现。INNER JOIN 仅返回匹配的记录，而 LEFT JOIN 会返回左表中的所有记录，并用 NULL 填充右表中没有匹配的记录。

优化建议

优化 JOIN 查询的性能可以显著提高数据库操作的效率。以下是一些常见的优化策略：

1. 使用适当的索引

  • 索引相关列：在 JOIN 操作涉及的列上创建索引。例如，如果经常在 employees.department_id 和 departments.department_id 上进行 JOIN，可以在这两列上创建索引。

    CREATE INDEX idx_employees_department_id ON employees(department_id);
CREATE INDEX idx_departments_department_id ON departments(department_id);

2. 最小化结果集

  • 过滤条件：使用 WHERE 子句尽量过滤掉不必要的记录，以减少参与 JOIN 操作的数据量。

    SELECT e.employee_id, e.employee_name, d.department_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
WHERE e.status = 'active';  -- 假设只有活跃员工需要查询

3. 避免 SELECT *

  • 指定所需列：仅选择需要的列，而不是使用 SELECT *，以减少传输的数据量。

    SELECT e.employee_id, e.employee_name, d.department_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;

4. 查询重写

  • 拆分复杂查询：将复杂的 JOIN 查询拆分成多个简单的查询，然后通过中间表或临时表进行处理。

    CREATE TEMPORARY TABLE temp_employees AS
SELECT employee_id, employee_name, department_id
FROM employees
WHERE status = 'active';

SELECT te.employee_id, te.employee_name, d.department_name
FROM temp_employees te
INNER JOIN departments d ON te.department_id = d.department_id;

5. 使用数据库优化工具

  • 查询分析工具：利用数据库提供的查询分析工具（如 MySQL 的 EXPLAIN、SQL Server 的 Query Analyzer）查看查询执行计划，并根据分析结果调整索引和查询结构。

    EXPLAIN SELECT e.employee_id, e.employee_name, d.department_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;

6. 调整数据库配置

  • 数据库参数调整：根据数据库负载和硬件配置，调整数据库的内存分配、连接池大小等参数，以提高整体性能。
    • MySQL：调整 innodb_buffer_pool_size，确保有足够的内存来缓存数据。
    • PostgreSQL：调整 shared_buffers 和 work_mem 参数。

7. 分区和分片

  • 分区表：对于大表，考虑使用表分区技术，将表按某一列（如日期）分成多个分区，以提高查询性能。

    CREATE TABLE employees (
  employee_id INT,
  employee_name VARCHAR(255),
  department_id INT,
  created_date DATE
)
PARTITION BY RANGE (created_date) (
  PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2023-01-01'),
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2024-01-01')
);

  • 数据库分片：将数据库分布到多个物理节点上，以减少单个节点的负载。

8. 定期维护

  • 表分析和优化：定期运行表分析和优化命令，确保统计信息更新，并优化表存储结构。

    ANALYZE TABLE employees;
OPTIMIZE TABLE employees;

展望

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原文地址：https://blog.csdn.net/Mrxiao_bo/article/details/140659776

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