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我最近在做个查询报表，查询速度特别慢，大致是 select * from a join b on b.c1=a.c1 join c on c.c2=b.c2
where （筛选a）
表a特别大，有2KW条记录。
我们经理认为建立临时表把筛选a的记录存放到临时表中，再让临时表来join 表b和表c。
可我认为这样和3个表直接join再where效率是一样的？
另外我认为关键还是执行以下查询时三个表要有合适的索引seek，我想在表a上新建索引以证明我的观点，可这个表实在太大，不敢贸然建立。
select * from a join b on b.c1=a.c1 join c on c.c2=b.c2
where （筛选a）
请高手们评点下我的想法对不对：先筛选大表a插入到临时表，再用临时表join 表 b和表c根本就没有效率上的优势呢？
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a上面建立些索引吧 没有看到你的筛选条件，所以不知道在那个列上合适
用临时表 快不到那里的。
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如果使用临时表
insert into #t select ...from tb where ....
的前提是红色的这一段查询会很快，要不就没必要了。。。。
如果很快，但是#t里面的数据很多 那么可以在#t 上面建立的索引
然后在join
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感谢你的回答，我知道这么做。我想知道的问题关键在于大表join和大表中再提取部分数形成小的临时表再join哪个快？
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应该先筛选大表a插入到临时表
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当然是大表中再提取部分数形成小的临时表再join快
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加WHERE 条件筛选后A 多大？ 为嘛一定要所有列？？？？
关联条件需要有索引
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关键是b\c表的数据量以及a与b\c表的对应关系
如果b\c表的数据量不大，而且a与b\c表的对应关系是1对1或者多对1，临时表方法基本无效
如果b\c表的数据量大，或者a与b\c表的对应关系是1对多，临时表方法可能无效，关键看在a表的筛选条件
在大表(a)建立合适的索引永远是优化的第一步，这部分没做好，说其他的都是舍本逐末
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对，关键看你最大的那块的数据是咋个优化的。关键要用到索引。
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看从2000万筛选出来的数据有多大..如果筛选出来1500万那完全可以按你像的来...你可以count(1) 一下.where条件不变..看看筛选多少条..如果条数很少..而且筛选的很快的话..感觉还是你老大的办法可行! 大不了给临时表创建索引! 或是 数据量小hash join也应该挺快!
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- 最近项目上用到了阿里云大数据平台的数据仓库，很多离线计算和挖掘工作都是基于odps来实现，这其中必不可少的工作就是表与表<em>之间</em>的<em>join</em>碰撞。 由于一开始集群资源比较充裕，一个sql任务不会运行的太久，所以没有对<em>join</em>做单独的关注和<em>优化</em>，最近由于资源 紧张并且涉及到大表<em>join</em>，发现性能下降到令人发指的程度（千万级别的表a与百亿级别的表b进行最简单的<em>join</em>操作耗时 5个小时以上），另外
- 干货！！！MySQL 大表优化方案（1）
- 当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来<em>优化</em>： 单表<em>优化</em> 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少<em>优化</em>空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 1、尽量使用TINYINT、SMA...
- Oracle对于多个大表关联操作如何优化速度？
- 首先要建立适当的索引。sql在索引字段不要加函数，保证索引起效。如果是复合索引注意在sql的顺序。如果已经存在索引，建议你先重建索引先，因为大<em>数据表</em>的索引维护到了一个阶段就是乱的，一般建议重建。建立好的一般可以获得几十倍的速度提升。 最大数据量的表放在最前，最小的表放在最后面。sql是从最后面开始反向解析的。 其次是要把最有效缩小范围的条件放到sql末尾去。尤其是主键或者索引字段的条件。 保证你sq
- SQL优化——SQL子句执行顺序和Join的一点总结
- 原文：点击打开链接 1.笛卡尔积(Cartesian product) 顾名思义, 这个概念得名于笛卡儿. 在数学中，两个集合 X 和 Y 的笛卡儿积（Cartesian product），又称直积，表示为 X × Y，是其第一个对象是 X 的成员而第二个对象是 Y 的一个成员的所有可能的有序对. 假设集合A={a,b}，集合B={0,1,2}，则两个集合的笛卡尔积为{(
- postgresql 使用表连接left join巧妙优化not in关联子查询
- 某交通项目，tb_case 2万多条记录，tb_carout 1 使用原查询语句： SELECT TB_CASE.CASENO AS CASENO,TB_CASE.LAWGROUP AS LAWGROUP,S1.ROLE_NAME AS LGNAME,TB_CASE.CARPARK AS CARPARK,S2.ROLE_NAME AS CARPARKNAME,TB_CASE.LAWTIME ...
- 多表外连接性能测试及优化
- 前提:数据库中一共有三个表:class,book,phone,而且每个数据库表中都有10万条数据,三个表一共有30万条数据,从大数据量的角度来检测你写的sql语句性能是如何的. 一.左连接 用sql语句查询前10000条数据,sql语句表示如下: select * from class LEFT JOIN book on class.card=book.card limit 10000 查
- impala的 join查询的优化实践
- 查询语句 CREATE TABLE result as SELECT t1.crossing_id AS cid,t1.plate_no AS pn1,t2.plate_no AS pn2,t1.pt_timestamp ASptts1,t2.pt_timestamp AS ptts2 FROM (select * FROM datakudu) AS t1 INNER JOIN (select ...
- 数据库优化SQL优化之SELECT优化 ——JOIN和LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN
- 在数据库的应用中，我们经常需要对多表进行连表操作来获得关系型的数据，因此，应该更加的掌握好 SQL语句的<em>join</em>原理，因为，可以稍一不慎，可能一个不好的<em>join</em>导致数据库的全表扫描，查询出大量的 无用的信息，并且对数据库性能影响极大。 数据库中的<em>join</em>操作，实际上是对一个表和另一个表的
- 大数据下-数据库的优化演练过程
- 大数据处理任何企业都会经过的步骤 1）单个数据库处理 2）添加缓存 3）读写分离 4）分库分表主要为水平划分 5）写库做节点冗余、读库做负载均衡 一般解决方案 读节点可以为多台，一般情况下写节点为一台，为考虑单点故障的问题，写节点也可以做冗余 ...
- oracle中优化left join的工作心得
- 最近领导要求一个任务，大致可以如下解释。 有A表和B表，两个表均有ID和DATE字段，A表存储一个完整的数列SEQ，B表描述了A数列的某段所携带的信息VAL，标记了起始数列号SEQ_START和终止数列号SEQ_END，要求生成一个根据B表标记A表指定数列VAL值的表 A表： id date seq 1 2011/12/1 1 1
- mysql 联表查询 100w+数据优化
- 产生原因闲来无事，使用vue封装了个table组件，封装完成后想测试下，数据量小的情况下，能迅速展现数据，数据上了100w后，直接超时，结果一步步排查，发现是sql查询的问题场景回顾使用表：订单表 order （100w+），商品表goods （100+） ， 用户表 user （100+） 未<em>优化</em>前sql查询语句：SELECT o.order_id, u.username,g.title,g. ...
- Oracle 多表联查优化
- -----------------------------------------未<em>优化</em>代码------------------------------------------------------------------------------ select A.Gvm_id, B.B_company_name_cn as deptName, B1.B_company_name
- hive中大表join小表情况
- 一句原则：把重复关联键少的表放在<em>join</em>前面做关联可以提高<em>join</em>的效率 和<em>join</em>相关的<em>优化</em>主要分为map<em>join</em>可以解决的<em>优化</em>（即大表<em>join</em>小表）和map<em>join</em>无法解决的<em>优化</em>（即大表<em>join</em>大表），前者相对容易解决，后者较难，比较麻烦。 首先介绍大表<em>join</em>小表<em>优化</em>。以销售明细表为例来说明大表<em>join</em>小表的场景。 假如供应商进行评级，比如（五星、四星、三星、二...
- 浅析Mysql Join语法以及性能优化
- 注：转载之>>>http://www.jb51.net/article/50427.htm 内外联结的区别是内联结将去除所有不符合条件的记录，而外联结则保留其中部分。外左联结与外右联结的区别在于如果用A左联结B则A中所有记录都会保留在结果中，此时B中只有符合联结条件的记录，而右联结相反，这样也就不会混淆了。 一．Join语法概述 <em>join</em> 用于多表中字段<em>之间</em>的联系，语法如下：
- SQL优化,百万级2张表关联,从40分钟到3秒的历程
- 表结构如下: CREATE TABLE `deviceback` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `imei` varchar(100) NOT NULL COMMENT '手机唯一标识', `mid` varchar(50) DEFAULT NULL, `mac` varchar(100
- 数据库Join实现
- 测试sql ： select * from a <em>join</em> b where a.id= b.id;a 0 hash map table b 1 scan table alias ： １MapJoinOperator 核心代码// MapJoinOperator.java 在cleanUpInputFileChangedOp() 方法中load hash tablegenerateMap
- Sql语句用left join解决多表关联问题（关联套关联，例子和源码）
- Sql语句用left <em>join</em>解决多表关联问题（关联套关联，例子和源码)一看就明白多表关联如何写SQl语句
- hive数据倾斜(大表join大表)
- hive数据倾斜问题
- 在sql语句多表连接中，in、exists、join那个效率更高一点
- EXISTS、IN与JOIN，都可以用来实现形如“查询A表中在(或不在)B表中的记录”的查询逻辑。 在查询的两个表大小相当的情况下，3种查询方式的执行时间通常是: EXISTS EXISTS 只有当表中字段允许NULL时，NOT IN的方式最慢: NOT EXISTS 但是如果两个表中一个较小，一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in，因
- Hive中mapjoin优化例子
- 1 基本信息 3个表，1个事实表，2个维度表 事实表 test_fact （mid string,sex_id string,age_id string ） 维度表dim_user_demography_age （age_id string,age_name string ） 维度表dim_user_demography_sex （sex_id string,sex_name strin...
- MySQL INNER JOIN算法的效率分析
- MySQL处理JOIN的方法如下：（摘自MySQL 5.1 参考手册中文版） 假定我们有一个如下形式的表T1、T2、T3的联接查询： SELECT * FROM T1 INNER JOIN T2 ON P1(T1,T2) INNER JOIN T3 ON P2(T2,T3) WHERE P(T1,T2,T3). 这里，P1(T1,T2)和P2(
- MySQL 子查询in改为join，优化效率
- mysql> explain delete from t1 where id in (select id from t2 where name='aa'); mysql> explain delete t1.* from t1 inner <em>join</em> t2 where t1.id=t2.id and t2.name='aa';
- Mysql大数据优化方案
- 随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。 关于数据库的扩展主要包括：业务拆分、主从复制，数据库分库与分表。 （1）业务拆分 假设：Mysql一个数据库中有三张表，shop表，goods表，history表。 随着业务逐渐复杂，数据逐渐增多。数据库的执行效率越来越低。 此时可以将三张表放到三个不同主机上人不同数据库中，这样对一个数据...
- 基本上最全的 MySQL 大表优化方案了
- 当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来<em>优化</em>： 单表<em>优化</em> 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少<em>优化</em>空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT...
- Oracle的left join和group by使用起来秒不可言
- [img]D:\a.bmp[/img] 如上图的一张表，我要统计operateid分别为OPER000001,OPER000002,OPER000003有多少记录且按照OPER000001，OPER000002，OPER000003的统计结果进行desc排序。代码如下： [code="sql"] select a.id_item as id_item,a.operatenum as op...
- left join 效率问题
- 问题：两张表关联 数据库使用oracle，left <em>join</em>，第一张表30w条数据，第二张表300条数据，开始使用第一张表关联第二张表，查询20个字段信息，导致oracle崩溃。 解决1： 使用右关联然后进行过滤，使查出来效果和左关联一样，但当查询字段信息在5个以下的时候可以正常查出，但是到第6个字段，oracle再次崩溃 解决2： 将要关联的两个表信息进行update整合成一张表，然后查
- MySQL 性能优化之 延迟关联(deferred join)
- 【背景】 某业务数据库load 报警异常，cpu usr 达到30-40 ，居高不下。使用工具查看数据库正在执行的sql ，排在前面的大部分是： SELECT id, cu_id, name, info, biz_type, gmt_create, gmt_modified,start_time, end_time, market_type, back_leaf_cate
- 改写优化SQL（2）：not in改为left join
- 在sql语句中，not in是经常会用到的一种写法，因为这种写法很直观，容易理解。 但如果不注意的话，很容易写出错误的sql，而且性能存在严重问题，所以，不建议使用not in，要尽量把 not in写法，改为left <em>join</em>。 一、建表 CREATE TABLE tb_emp ( emp_id INT NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED, emp_name
- MySQL SQL 优化案例：JOIN派生表
- <em>优化</em>之前： SELECT ap.institution_id, date(ra.create_time) date, sum( IF ( ra.confirm_amount > ld.debit_amount, ld.debit_amount, ra.confirm_amount ) ) return_
- hadoop mapreduce多表关联join多个job相互依赖传递参数
- mapreduce多表关联<em>join</em>多个job相互依赖传递参数
- Nexted-loop join中小表驱动大表的原因分析
- nexted-loop <em>join</em>: outer_iterator = SELECT A.xx,A.c FROM A WHERE A.xx IN (5,6); outer_row = outer_iterator.next; while(outer_row) { inner_iterator = SELECT B.yy FROM B WHERE B.c = outer_row
- Mysql大表优化方案
- Mysql大表<em>优化</em>方案 原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 标签： Mysql 当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来<em>优化</em>。 单表<em>优化</em> 除非单表数据后来会一直上涨,否则不要考虑拆分,拆分会带来逻辑,部署,运维的各种复杂度. 一般以整型值为主的表在千万级以下,字符型为主的表在50...
- arcgis engine中图层与数据表之间的join操作
- 在进行<em>join</em>之前，请确认数据库可以连接 try { //使用oledb连接数据库，连接到sys.基本信息表 IWorkspaceFactory pWorkspaceFactory = new OLEDBWorkspaceFactory(); IPropertySet
- MySQL 大数据量优化
- 目录 字段类型<em>优化</em> 索引<em>优化</em> 查询 SQL 存储引擎 升级硬件 读写分离 数据缓存 垂直分表 水平分表 当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来<em>优化</em>。 字段类型<em>优化</em> 1、除非单表数据未来会一直不断上涨(例如网络爬虫)，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度 2、一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的...
- hive中的桶表，以及高效的join方式
- hive中的<em>join</em>策略 大概可以分为三种 前面2种的话都是经常会用到，说下第三种 桶 <em>join</em> 桶（SMB） 物理上，每个桶就是表(或分区）目录里的一个文件。 smb的设计是为了解决大表和大表<em>之间</em>的<em>join</em>的。简单的说下她的思想：大表化成小表，map side <em>join</em> 解决。经典的分而治之的思想。 对一个表或者一个分区，可以将其划分为更细的数据块，桶。在hive中，分桶的方
- 大数据表优化处理
- 随着业务的发展，应用系统要提前做好数据存储规划，及时应对海量数据创建和访问压力。这篇文章根据工作中的业务场景总结了如何实现大<em>数据表</em><em>优化</em>方案。下面先列出应用场景： 数据库：mysql 应用服务：订单服务 业务要求：依赖订单的其它服务不做调整，不影响线上订单交易 读写分离 实际业务中，围绕着订单的服务非常多：营销，售后，清结算等...
- 大数据表的优化设计
- 在oracle中一个表，一年下来大概会产生200W行的数据，查询时主要是通过id（长整型）和一个时间字段进行。rn这种情况如何进行<em>优化</em>？rn分区表是否可行，如果可行，每个分区存储多少数据比较合适？rn除了分区表外，还有哪些可行方案？
- inner join、 left join 、right join、 outer join之间的区别
- inner <em>join</em>、 left <em>join</em> 、right <em>join</em>、 outer <em>join</em><em>之间</em>的区别
- SQL优化:表的连接顺序
- drop table tab_big; drop table tab_small; create table tab_big as select * from dba_objects where rownum create table tab_small as select * from dba_objects where rownum set autotrace traceonly
- 强连通分量及缩点tarjan算法解析
- 强连通分量： 简言之 就是找环（每条边只走一次，两两可达） 孤立的一个点也是一个连通分量 使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点） 定义： int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点 int
- C# 串口调试小助手(有源码)下载
- 用于串口调试的小助手 有bug 请一定要反馈给我 http://blog.csdn.net/wenjunsu 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/wenjunsu/2708852?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wenjunsu/2708852?utm_source=bbsseo[/url]
- 百度地图的路线规划的实现下载
- 百度地图的路线规划功能的实现 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/u014465934/9520542?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/u014465934/9520542?utm_source=bbsseo[/url]
- 中国电信业务资料\电信结算业务培训下载
- 中国电信业务资料\电信结算业务培训 联创的结算文档 联创的结算文档联创的结算文档 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/mifan911/2088940?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/mifan911/2088940?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的