Untuk mengoptimumkan SQL bergabung untuk dataset yang besar, mula -mula gunakan jenis gabungan yang tepat untuk bergabung adalah terpantas, elakkan gabungan luar kiri atau penuh yang tidak perlu dan bersilang. Kedua, indeks bergabung dengan lajur selektif dan elakkan daripada pengindeksan. Ketiga, data penapis awal menggunakan subqueries untuk mengurangkan saiz gabungan. Keempat, memantau pelan pelaksanaan untuk mengenal pasti kesesakan seperti imbasan meja atau pengendali kos tinggi. Akhirnya, pastikan statistik terkini untuk rancangan pertanyaan yang optimum.

Apabila berurusan dengan dataset besar di SQL, gabungan dapat dengan cepat menjadi kesesakan prestasi. Kuncinya bukan hanya untuk menyertai jadual, tetapi untuk melakukannya dengan cekap - terutamanya apabila bekerja dengan berjuta -juta baris atau lebih. Mengoptimumkan SQL Joins bukan sekadar menulis sintaks yang betul; Ini mengenai pemahaman bagaimana enjin pangkalan data memproses data dan apa yang boleh anda lakukan untuk membantunya.

Gunakan jenis gabungan yang betul

Tidak semua bergabung dicipta sama, dan memilih yang tepat untuk prestasi:

• Gabungan dalaman biasanya terpantas kerana ia hanya mengembalikan baris yang sepadan.
• Kiri gabungan boleh menjadi lebih perlahan jika digunakan tidak perlu, terutamanya apabila diikuti dengan klausa WHERE yang berkesan mengubahnya menjadi INNER JOIN .
• Gabungan luar penuh harus dielakkan melainkan benar -benar diperlukan, kerana ia memerlukan pemprosesan kedua -dua jadual sepenuhnya.

Selain itu, elakkan menggunakan CROSS JOIN melainkan jika anda benar -benar memerlukan setiap kombinasi yang mungkin - ia boleh menjana set keputusan pertengahan besar yang membunuh prestasi.

Petua: Jika anda menyertai bidang yang mempunyai banyak pendua (seperti kod status), pertimbangkan penapisan awal atau menggunakan agregasi sebelum menyertai.

Indeks lajur gabungan

Ini mungkin terdengar jelas, tetapi ia sering diabaikan. Jika anda menyertai dua jadual besar di user_id , pastikan lajur itu diindeks dalam kedua -dua jadual.

Walau bagaimanapun, pengindeksan bukan peluru sihir:

• Jangan over-index-Setiap indeks menambah overhead untuk menulis operasi.
• Pertimbangkan indeks komposit jika gabungan anda menggunakan pelbagai lajur.
• Berhati-hati dengan pemilihan indeks-lajur rendah kardinal (seperti jantina) tidak akan mendapat banyak manfaat daripada indeks.

Sekiranya anda bekerja dalam persekitaran bacaan-berat, anda mungkin juga mempertimbangkan untuk membuat indeks ditapis yang disesuaikan dengan pertanyaan tertentu.

Contoh:

 Buat indeks IDX_ORDERS_USER_ID pada pesanan (user_id)

secara drastik boleh mempercepatkan menyertai antara orders dan users .

Kurangkan data lebih awal dengan penapis dan subqueries

Salah satu cara terbaik untuk mengoptimumkan gabungan adalah untuk mengurangkan jumlah data yang disertai seawal mungkin.

Bukannya:

 Pilih *
Dari perintah o
Sertailah pengguna u di o.user_id = u.id
Di mana u.country = 'kami'

Lakukan ini:

 Pilih *
Dari (
  Pilih * dari pengguna di mana negara = 'kami'
) u
Sertai pesanan o di u.id = o.user_id

Dengan menapis terlebih dahulu, anda memberitahu pangkalan data untuk bekerja dengan subset data yang lebih kecil semasa proses gabungan, yang menjimatkan memori dan masa CPU.

Anda boleh mengambil ini lebih lanjut dengan mengagregatkan atau meringkaskan data sebelum menyertai, terutamanya apabila satu sisi gabungan mengandungi lebih terperinci daripada yang diperlukan.

Pantau rancangan pelaksanaan

Memahami pelan pelaksanaan adalah seperti mempunyai penglihatan X-ray untuk pertanyaan anda. Cari:

• Jadual imbasan (buruk) vs indeks mencari (baik)
• Pengendali kos tinggi seperti macam atau perlawanan hash
• Anggaran bilangan baris - jika sudah jauh, statistik mungkin sudah lapuk

Kebanyakan pangkalan data menawarkan alat untuk melihat rancangan ini ( EXPLAIN , EXPLAIN ANALYZE , atau alat grafik dalam pelanggan seperti PGADMIN atau SSMS).

Jika anda melihat sejenis mengambil 80% masa pertanyaan, mungkin anda kehilangan indeks atau harus data pra-sort lebih awal.

Dan jangan lupa: Statistik penting. Statistik ketinggalan zaman boleh memimpin pengoptimum untuk memilih pelan yang buruk, walaupun segala -galanya kelihatan baik.

Mengoptimumkan SQL bergabung untuk dataset besar tidak perlu menjadi sihir hitam. Ia datang untuk menggunakan indeks pintar, struktur pertanyaan yang bijak, dan mengetahui bagaimana untuk mentafsirkan pangkalan data yang dilakukan di bawah tudung. Pada asasnya, simpan perkara yang mudah, penapis awal, dan selalu periksa rancangannya.

Atas ialah kandungan terperinci Mengoptimumkan SQL bergabung untuk dataset besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!