为何在计数统计时,笛卡尔积有时反而比左连接效率更高?
2024-10-27 13:13:01
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学习知识要善于思考,思考,再思考!今天golang学习网小编就给大家带来《为何在计数统计时,笛卡尔积有时反而比左连接效率更高?》,以下内容主要包含等知识点,如果你正在学习或准备学习数据库,就都不要错过本文啦~让我们一起来看看吧,能帮助到你就更好了!
为何笛卡尔积在计数统计时胜过左连接?
在某些场景下,进行计数统计时,使用笛卡尔积(cross join)的效率竟然高于左连接(left join),这似乎违背了常理。
案例对比
以两个表x和y为例,x表有30万行数据,y表有2000行数据。测试结果如下:
左连接
select count(*) from x a left join y b on a.verify_user_id=b.user_id where a.state='2'
笛卡尔积
select count(*) from X A, Y B where A.verify_user_id=B.user_id and A.state='2'
效率对比
- 左连接:执行时间2.4秒
- 笛卡尔积:执行时间0.6秒
分析原因
笛卡尔积效率更高的原因在于:
- 优化器选择差异:左连接指定了x表为主表,导致x表上的索引无法有效地被使用。而笛卡尔积没有指定主表,优化器可以选择数据量更小的y表作为基础表。
- 查询条件影响:左连接中加入了额外的条件a.state='2', 这会导致对x表的额外扫描。而笛卡尔积中将该条件作为where条件,在读取数据前进行过滤,减少了扫描范围。
需要注意的是,在不同场景下,效率会受到多种因素的影响,具体情况应具体分析。
内连接的优势
专家建议优先使用内连接(inner join),原因如下:
- 效率更高:内连接实际上是笛卡尔积之后再进行过滤,因此效率会高于左连接。
- 避免空值:内连接不会产生空值,这在某些情况下非常有用。
因此,在进行计数统计时,应根据实际情况,综合考虑数据量、索引和查询条件等因素,选择合适的join方式。
今天关于《为何在计数统计时,笛卡尔积有时反而比左连接效率更高?》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

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