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mysql - JOIN 语句的数量如何影响查询的持续时间/获取时间？我有一个简单的、反直觉的例子

问题描述

我使用 MySQL Workbench 为我的第一个 RDB 编写了一些简单的查询。我将此特定查询保存为存储过程。在这样做的过程中，我发现了一个关于 JOIN 语句数和查询的持续时间/获取时间的意外结果。

最初，我（不小心）加入了 2 个表而不是 3 个（一个customers表、一个devices表和一个映射表client_devices）。当我测试它时，我记录了持续时间和获取时间。当我意识到我的错误时，重新编写了查询以包含另一个 JOIN 语句，并记录了持续时间，我惊讶地发现尽管更细微，但它花了一半的时间......我很好奇这是为什么。 

-- 1) This is the first "flawed" query 

SELECT
  first_name,
  last_name,
  email,
  phone
FROM customers c
JOIN client_devices cd
  USING (customer_id)
WHERE cd.device_id = target_device_id;

-- 2) This is the second, "correct" query   

SELECT
  d.device_name,
  first_name,
  last_name,
  email,
  phone
FROM customers c
JOIN client_devices cd
  USING (customer_id)
JOIN devices d
  USING (device_id)
WHERE cd.device_id = target_device_id;

如果在运行这些查询之前有人问我，我会假设具有 2 个 JOIN 的较长查询肯定会比只有 1 个的较短查询花费更长的时间。但实际上，结果恰恰相反。

1）第一次查询持续时间/获取时间

0.0011 秒 / 0.000011 秒

2）第二次查询持续时间/获取时间

0.00068 秒 / 0.000010 秒

为什么会这样？？？

我真的很想了解这一点，因为我打算训练成为 DBA 角色（最终大声笑）

PS-1：我正在使用每个表只有 5 条记录的微数据集

PS-2：target_device_id是该查询所属的存储过程的 INT 参数。

谢谢你。

标签： mysqlsql

解决方案

我正在使用每个表只有 5 条记录的微数据集

如果您想成为一名 DBA，您需要学习的第一件事就是数据大小如何影响查询计划和查询执行。您无法从小数据集泛化到大数据集。

更重要的是，通常情况下，更多的连接会导致更快的查询。主要原因是由于过滤。查询的持续时间取决于处理步骤的数量和正在处理的数据量。

例如，您总是可以在查询中添加类似这样的内容：

from a join
     b
     on . . .  join
     c
     on . . . join
     d
     on 1 = 0

最终join条件过滤掉所有行，因此结果集为空。这可能比没有该条件的查询要快得多。

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