left join复杂度优化

时间: 2023-10-25 11:32:31 浏览: 236

Left join优化规则的研究

Left join优化规则的研究一、概述　　对于left join的优化，是应用开发人员、数据库内核开发人员关注的问题之一。　　应用开发人员关注是因为：并不是每个数据库的内核都支持left join的内部转化，这时候需要应用开发人员进行手工地转化。【Left Join 优化规则的研究】在数据库查询优化中，Left Join 的处理是至关重要的，因为它涉及到数据的完整性和性能效率。对于应用开发人员而言，理解 Left Join 的优化规则能够提高查询效率，尤其是在某些数据库系统不支持自动转化 Left Join 为更高效操作的情况下。内核开发人员则需要考虑如何在数据库层面优化 Left Join，以减轻开发人员的负担。 1. 左连接（Left Join）的基本概念左连接返回所有左表（前一个表）的记录，即使在右表（后一个表）中没有匹配的记录。如果右表没有匹配项，结果将是 NULL。因此，Left Join 在处理关联数据时提供了更全面的视图。 2. 优化 Left Join 的基本策略当 Left Join 可以被转化为 Inner Join 时，通常是因为在 WHERE 子句中存在关于右表的非 NULL 条件。这允许数据库跳过对左表中无匹配项的记录，从而提高查询速度。 2.1 条件转化对于以下 Left Join 查询： ```sql SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.c1 = t2.d2 WHERE condition1 [AND conditionN]; ``` 若 `conditionK` 涉及到右表 `t2` 的列，并且不是 `t2.column IS NULL` 类型的条件，那么可以优化为 Inner Join： ```sql SELECT * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.c1 = t2.d2 WHERE condition1 [AND conditionN]; ``` 例如： ```sql SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.c1 = t2.d2 WHERE t2.d1 = 2; ``` 这个查询可以优化为： ```sql SELECT * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.c1 = t2.d2 WHERE t2.d1 = 2; ``` 因为 `t2.d1 = 2` 是非 NULL 条件。 2.2 多表 Left Join 优化当存在多个 Left Join 时，优化策略同样适用。例如： ```sql SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.c1 = t2.d1 LEFT JOIN t3 ON t2.d2 = t3.e1 WHERE t3.e1 = 1; ``` 这个查询可以逐步优化： - `t3.e1 = 1` 将 t3 和 t2 连接优化为 Inner Join。 - 由于 t2 已经与 t3 关联，所以 `t1 LEFT JOIN t2` 可以保持不变，但 t2 与 t3 的 Inner Join 结果可以与 t1 再次进行 Inner Join。通过这样的优化，查询可以变得更加高效，减少对无效数据的处理。 3. 扩展思考对于更复杂的查询，如包含子查询的 Left Join，优化原则依然有效。关键在于找到那些可以确保右表非 NULL 结果的条件，并将其转化为 Inner Join。同时，需要注意的是，优化过程可能需要调整查询结构，以确保不会丢失预期的数据。总结，Left Join 优化的关键在于识别那些可以过滤掉 NULL 结果的条件，并利用这些条件转化为 Inner Join。这样不仅简化了查询，也提高了执行效率。在实际应用中，了解并掌握这些规则能够帮助开发人员编写出更高效的 SQL 查询语句，同时减轻数据库系统的压力。

left join的时间复杂度通常比较高，类似于笛卡尔积的复杂度。即使关联字段是索引字段，也依然很费时。为了优化left join的复杂度，可以采取以下方法： 1. 将关联子查询转化为Left Outer Join。这样可以扩大IndexLookupJoin的使用范围，并且索引前缀匹配的场景也可以使用该算法。 2. 重构SQL执行引擎，使用Chunk结构进行优化。这样可以改进执行器的效率，提高查询性能。 3. 在left join的过程中，优化驱动表和被驱动表的选择。尽量选择小的结果集作为驱动表，并使用索引来加速查询。这样可以最大程度地减少时间复杂度。 4. 使用非聚集索引时，需要先找到聚集索引的唯一主键，然后根据聚集索引查找值。但是覆盖索引（多列索引）例外，查询列在索引列中，不需要再到聚集索引中查找一遍。这样可以减少IO操作，提高查询性能。综上所述，通过合理选择驱动表和被驱动表，使用索引优化，以及优化关联子查询处理算法，可以对left join的复杂度进行优化，提高查询效率。1234

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select top 3 v1.fscph,v4.fsmjid from jr_hc_hczl v1 left join jr_hc_hczlentry v2 on v1.fid=v2.fparentid left join jr_hc_smjdjentry v4 on v2.fsmjid=v4.fentryid where v1.fscph like '%0606%' order by v1.fscph desc 优化

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