Mysql数据库之左连接left join 右连接right join 内连接inner join

最近，公司的用户达到了700+万，意味着数据库已经达到700+万，聊聊傻傻分不清的连接查询吧！

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所写的sql语句性能是如何的.

一.左连接

left join 是left outer join的简写，它的全称是左外连接，是外连接中的一种。

注：左(外)连接，左表(a_table)的记录将会全部表示出来，而右表(b_table)只会显示符合搜索条件的记录。右表记录不足的地方均为NULL。

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

查询时间为:

用explain检测性能,语句为:

EXPLAIN

select * from class LEFT JOIN book on class.card=book.card limit 10000

其结果:

从此我们可以看出两个的type都是all ,其中class表需要检测的行数是100398,book表需要检测的行数是100453,可以看出这是一个多么大的工程.

往book表中插入索引:

1. ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

其结果为:

查询时间为:

查询速度是没有添加索引时的31.6倍,那么再来看看它的性能

从结果中,我们可以看出第二行的type变成了ref ,其中rows也从原来的100453变成了523.优化的比较明显.left join条件用于确定如何从右表搜索行,左边一定都有,所以右边是我们的关键点,一定需要建立索引.

删除旧索引,建立class表的新索引

1. DROP INDEX y ON book;
2. ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);

SQL语句执行所需要的时间:

查询时间和未添加索引的时候索引值差不错.

那看看性能:

Class表的type变成了index,还是很糟糕的,而且两个表的rows都是100453,这还是一个很大工程.

 二.右连接

right join是right outer join的简写，它的全称是右外连接，是外连接中的一种

注：右(外)连接，左表(a_table)只会显示符合搜索条件的记录，而右表(b_table)的记录将会全部表示出来。左表记录不足的地方均为NULL。

其中还是保持class表中的card字段建立索引,其sql语句为:

select * from class RIGHT JOIN book on class.card=book.card limit 10000

执行时间为：

其性能为：

优化较明显，这是因为Right join是先执行book表，在执行class表格，right join条件用于确定如何从左表搜索行，右边一定都有,所以左边是我们的关键点,一定需要建立索引.

删除就索引,在book表中建立新索引:

1. DROP INDEX y ON book;
2. ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

其sql语句查询时间为:

其sql语句性能:

其情况和两个表都不添加索引的没有多大的变化.

三.内连接

组合两个表中的记录，返回关联字段相符的记录，也就是返回两个表的交集（阴影）部分。

注：组合两个表中的记录，返回关联字段相符的记录，也就是返回两个表的交集（阴影）部分。

最后来看看inner join的情况,其book表的card字段建立了索引,class表未建立索引,其sql语句:

select * from class INNER JOIN book on class.card=book.card limit 10000

sql语句执行时间:

其性能:

再在class表中建立索引试试:

1. ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);

其查询时间为:

查询时间没有多大变化,但是sql语句的性能呢?

结果是没有多大的变化.

从以上的测试我们可以得出:

inner join和 left join差不多,都需要优化右表。而 right join需要优化左表。

四.三表连接

那三个表又该如何优化呢?三个都无索引的时候,sql查询语句如下:

select * from class

left join book on class.card=book.card

left join phone on book.card = phone.card

limit 10000

查询时间:

还在可以接受的范围内.

其性能:

从结果可以看出,结果并不太理想.再来看看添加索引的情况

分别给phone表和book表,class表添加索引,sql语句如下:

1. ALTER TABLE `class` ADD INDEX x ( `card`);
2. ALTER TABLE `phone` ADD INDEX z ( `card`);
3. ALTER TABLE `book` ADD INDEX y ( `card`);

查询时间为:

其性能为:

最后两行的type都是ref ,且rows的值是500左右,优化效果还是很不错的.

在建立数据的初期,可以根据业务的需要,适当的建立索引还是很有必要的,适当的索引可以大大提高sql语句的性能.