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Mysql數據庫性能優化之子查詢

2024-07-24 12:52:54
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供稿:網友

記得在做項目的時候, 聽到過一句話, 盡量不要使用子查詢, 那么這一篇就來看一下, 這句話是否是正確的.

那在這之前, 需要介紹一些概念性東西和mysql對語句的大致處理.

當Mysql Server的連接線程接收到Client發送過來的SQL請求后, 會經過一系列的分解Parse, 進行相應的分析, 然后Mysql會通過查詢優化器模塊, 根據該Sql所涉及到的數據表的相關統計信息進行計算分析. 然后在得出一個Mysql自認為最合理最優化的數據訪問方式, 也就是我們常說的"執行計劃", 然后根據所得到的執行計劃通過調用存儲引擎接口來獲取相應數據. 再對存儲引擎返回的數據進行相關的處理, 并一Client端所要求的格式作為結果集, 返回給Client.

注 : 這里所說的統計數據, 是我們通過 Analyze table命令通知Mysql對表的相關數據作分析之后, 所獲取到的一些數據統計量. 這些數據對Mysql優化器而言是非常重要的, 優化器所生成的執行計劃的好壞, 主要是由這些統計數據所決定的.

1. 建表

create table User(  Id int not null PRIMARY key auto_increment ,  NickName varchar(50) comment '用戶昵稱',  Sex int comment '性別',  Sign varchar(50) comment '用戶簽名',  Birthday datetime comment '用戶生日',  CreateTime datetime comment '創建時間') default charset=utf8 comment '用戶表';create table UserGroup(  Id int not null PRIMARY key auto_increment ,  UserId int not null comment 'user Id',  GroupId int not null comment '用戶組Id',  CreateTime datetime comment '創建時間',  -- key index_groupid(GroupId) using btree,  key index_userid(groupid, UserId) using btree) default charset=utf8 comment '用戶組表';

2. 準備數據

var conStr = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConStr"].ToString();using (IDbConnection conn = new MySqlConnection(conStr)){ Stopwatch watch = new Stopwatch(); var sql = string.Empty; var names = new string[] { "非", "想", "紅", "帝", "德", "看", "梅", "插", "兔" }; Random ran = new Random(); var insertSql = @" insert into User(NickName,Sex,Sign, Birthday, CreateTime) values(@NickName,@Sex,@Sign, @Birthday, @CreateTime); INSERT INTO usergroup (UserId, GroupId, CreateTime ) VALUES (LAST_INSERT_ID() , @GroupId, @CreateTime);"; watch.Start(); if (conn.State == ConnectionState.Closed) { conn.Open(); } var tran = conn.BeginTransaction(); for (int i = 0; i < 100000; i++) { var param = new { NickName = names[ran.Next(9)] + names[ran.Next(9)] + i, Sign = names[ran.Next(9)] + names[ran.Next(9)], CreateTime = DateTime.Now, Birthday = DateTime.Now.AddYears(ran.Next(10, 30)), Sex = i % 2, GroupId = ran.Next(1, 100) }; conn.Execute(insertSql, param, tran); } tran.Commit(); conn.Dispose(); watch.Stop(); Console.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds);}

這里我插入了5000條數據, group分了99個組, 隨機的.

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