JOIN查询是否比多个查询快?(运行主查询,然后根据主查询的结果运行许多其他select)

我这么问是因为加入它们会使我的应用程序的设计复杂化

如果它们快了,有人能大致估计出快了多少吗?如果是1.5倍,我不在乎,但如果是10倍,我就在乎。


当前回答

做了一个快速测试,从50,000行表中选择一行,并连接100,000行表中的一行。基本上是这样的:

$id = mt_rand(1, 50000);
$row = $db->fetchOne("SELECT * FROM table1 WHERE id = " . $id);
$row = $db->fetchOne("SELECT * FROM table2 WHERE other_id = " . $row['other_id']);

vs

$id = mt_rand(1, 50000);
$db->fetchOne("SELECT table1.*, table2.*
    FROM table1
    LEFT JOIN table1.other_id = table2.other_id
    WHERE table1.id = " . $id);

在我的家用慢速电脑上,two select方法读取50,000次需要3.7秒,而JOIN方法需要2.0秒。INNER JOIN和LEFT JOIN没有区别。获取多行(例如,使用IN SET)会产生类似的结果。

其他回答

是的,使用join的查询会更快。虽然不知道要查询的表之间的关系、数据集的大小或主键的位置,但几乎不可能说速度有多快。

为什么不把这两种情况都测试一下,然后你就会确定……

这太模糊了,不能给你一个与你的具体情况相关的答案。这取决于很多因素。Jeff Atwood(这个网站的创始人)确实写过这个。不过,在大多数情况下,如果你有正确的索引,并且正确地执行join,那么执行一次旅行通常比执行几次旅行要快。

就吞吐量而言,它会更快吗?可能。但它也可能一次锁定更多的数据库对象(取决于您的数据库和模式),从而降低并发性。根据我的经验,人们经常被“更少的数据库往返”的说法所误导,而在现实中,在大多数OLTP系统中,数据库位于同一个LAN上,真正的瓶颈很少是网络。

根据数据库的复杂性与开发人员的复杂性的不同,执行多次SELECT调用可能更简单。

尝试对JOIN和多个select运行一些数据库统计信息。看看在您的环境中,JOIN是否比SELECT更快/更慢。

然后,如果将其更改为JOIN将意味着额外的一天/一周/一个月的开发工作,我将坚持使用多个select

欢呼,

BLT

是否应该使用连接首先是关于连接是否有意义。只有在这种情况下,性能才会被考虑,因为几乎所有其他情况都会导致明显更差的性能。

性能差异很大程度上取决于所查询信息的相关性。联接是有用的,当数据相关且索引正确时,联接速度很快,但它们通常会导致一些冗余,有时结果比需要的多。如果您的数据集不是直接相关的,那么将它们放在一个查询中将导致所谓的笛卡尔积(基本上是所有可能的行组合),这几乎不是您想要的结果。

这通常是由多对一对多关系引起的。例如,HoldOffHunger的回答提到了一个关于帖子、标签和评论的查询。评论与一篇文章相关,标签也是如此。但是标签与注释无关。

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在这种情况下,最好至少有两个独立的查询。如果您试图连接标记和注释,因为两者之间没有直接的关系,您最终会得到标记和注释的所有可能组合。许多*许多=许多许多。除此之外,由于帖子和标签是不相关的,您可以并行执行这两个查询,从而获得潜在的收益。

让我们考虑一个不同的场景:您希望将评论附加到一篇文章,以及评论者的联系信息。

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This is where you should consider a join. Aside from being a much more natural query, most database systems (including MySQL) have lots of smart people put lots of hard work into optimizing queries just like it. For separate queries, since each query depends on the results of the previous one, the queries can't be done in parallel, and the total time becomes not just the actual execute time of the queries, but also the time spent fetching results, sifting through them for IDs for the next query, linking rows together, etc.