10个案例告诉你mysql不使用子查询的原因

news/2024/12/23 10:46:18/文章来源:https://www.cnblogs.com/wgjava/p/18623446

大家好,我是 V 哥,上周跟一个哥们吃饭,技术人在一起,你知道的,没聊上一会儿,就转到技术问题探讨上了,其中聊到数据库子查询的问题印象深刻,回来整理了以下10个案例说明不使用子查询的问题,分享给大家。

首先,来说一下在MySQL中,不推荐使用子查询和JOIN的原因,主要有以下几点:

  1. 性能问题:子查询在执行时,MySQL需要创建临时表来存储内层查询的结果,查询完毕后再删除这些临时表,这会增加CPU和IO资源的消耗,产生慢查询。JOIN操作本身效率也是硬伤,特别是当数据量很大时,性能难以保证。

  2. 索引失效:子查询可能导致索引失效,因为MySQL会将查询强行转换为联接来执行,这使得子查询不能首先被执行,如果外表很大,性能上会出问题。

  3. 查询优化器的复杂度:子查询会影响查询优化器的判断,导致不够优化的执行计划。相比之下,联表查询更容易被优化器理解和处理。

  4. 数据传输开销:子查询可能导致大量不必要的数据传输,因为每个子查询都需要将结果返回给主查询,而联表查询则可以通过一次查询返回所需的所有数据,减少数据传输的开销。

  5. 维护成本:使用JOIN写的SQL语句在修改表的schema时比较复杂,成本较大,尤其是在系统较大时,不易维护。

针对这些原因,可以采取以下解决方案:

  1. 应用层关联:在业务层单表查询出数据后,作为条件给下一个单表查询,减少数据库层的负担。

  2. 使用IN代替子查询:如果子查询结果集比较小,可以考虑使用“IN”操作符进行查询,这在数据量较小的情况下,查询效率更高。

  3. 使用WHERE EXISTS:WHERE EXISTS是一种比“IN”更好的方案,它会检查子查询是否返回结果集,查询速度能够明显提高。

  4. 改写为JOIN:使用JOIN查询来替代子查询,不需要建立临时表,速度更快,如果查询中使用索引,性能会更好。

接下来,V 哥通过10个案例来直观的介绍一下。

案例1:查询所有有库存的商品信息。

  • 原始查询(使用子查询):查询字段太多,就用*号替代了哈,不用在意,实际项目中肯定是不这样使用的。
  SELECT * FROM products WHERE id IN (SELECT product_id FROM inventory WHERE stock > 0);

这个查询会导致查询速度慢,影响用户体验。

  • 优化方案(使用EXISTS):
  SELECT * FROM products WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM inventory WHERE inventory.product_id = products.id AND inventory.stock > 0);

这个优化方案可以大幅提升查询速度,改善用户体验。

案例2:使用EXISTS优化子查询

原始查询

SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE country = 'USA');

优化方案

SELECT * FROM orders WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM customers WHERE orders.customer_id = customers.customer_id AND customers.country = 'USA');

使用EXISTS代替IN子查询可以减少回表查询的次数,提高查询效率。

案例3:使用JOIN代替子查询

原始查询

SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE country = 'USA');

优化方案

SELECT o.* FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE c.country = 'USA';

使用JOIN代替子查询可以减少子查询的开销,并且更容易利用索引。

案例4:优化子查询以减少数据量

原始查询

SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers);

优化方案

SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE active = 1);

限制子查询返回的数据量,减少主查询需要检查的行数,提高查询效率。

案例5:使用索引覆盖

原始查询

SELECT customer_id FROM customers WHERE country = 'USA';

优化方案

CREATE INDEX idx_country ON customers(country);
SELECT customer_id FROM customers WHERE country = 'USA';

country字段创建索引,使得子查询可以直接在索引中找到数据,避免回表查询。

案例6:使用临时表优化复杂查询

原始查询

SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE last_order_date > '2023-01-01');

优化方案

CREATE TEMPORARY TABLE temp_customers AS SELECT customer_id FROM customers WHERE last_order_date > '2023-01-01';
SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM temp_customers);

对于复杂的子查询,使用临时表存储中间结果,简化查询并提高性能。

案例7:使用窗口函数替代子查询

原始查询

SELECT employee_id, salary, (SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id) AS avg_salary FROM employees e;

优化方案

SELECT employee_id, salary, AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS avg_salary FROM employees;

使用窗口函数替代子查询,提高查询效率。

案例8:优化子查询以避免全表扫描

原始查询

SELECT * FROM users WHERE username IN (SELECT username FROM orders WHERE order_date = '2024-01-01');

优化方案

CREATE INDEX idx_order_date ON orders(order_date);
SELECT * FROM users WHERE username IN (SELECT username FROM orders WHERE order_date = '2024-01-01');

order_date字段创建索引,避免全表扫描,提高子查询效率。

案例9:使用LIMIT子句限制子查询返回数据量

原始查询

SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE country = 'USA');

优化方案

SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE country = 'USA' LIMIT 100);

使用LIMIT子句限制子查询返回的数据量,减少主查询需要处理的数据量,提高查询效率。

案例10:使用JOIN代替子查询以利用索引

原始查询

SELECT * FROM transactions WHERE product_id IN (SELECT product_id FROM products WHERE category = 'Equity');

优化方案

SELECT t.* FROM transactions t JOIN products p ON t.product_id = p.product_id WHERE p.category = 'Equity';

使用JOIN代替子查询,并且可以更容易地利用products表上的category索引。

这些案例展示了如何通过不同的优化策略来提升MySQL查询性能,特别是在处理子查询时。

最后

通过上述分析和案例,我们可以看到,在实际业务场景中,替代子查询和JOIN的高效编程方法能够在不同场景下显著提升MySQL数据库的查询性能。在实际应用中,应根据具体业务需求和数据特点,灵活选择合适的优化方案。关注威哥爱编程,痴迷技术咱是认真滴。官人,都看到这了,高低点个赞再走呗,V 哥感谢你的支持。

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