关于mysql left join 查询慢时间长的踩坑总结

《深度解析：MySQL LEFT JOIN 查询慢时间长的踩坑之旅及解决方案总结》

背景

在数据库查询中，JOIN 操作是经常用到的，LEFT JOIN 作为其中的一种，也是我们经常使用的，有时候在使用 LEFT JOIN 进行查询时，我们会遇到查询速度慢、时间长的问题，本文将针对这一问题进行详细的分析和总结，帮助大家踩过这个“坑”。

LEFT JOIN 原理简介

在分析问题之前，我们先简单了解一下 LEFT JOIN 的原理。

LEFT JOIN（左连接）是基于两个表的交集和左表（FROM子句之前的表）的全部记录进行查询，如果左表的某行在右表中没有匹配的行，则结果中右表的部分将包含NULL。

MySQL 中 LEFT JOIN 的执行过程如下：

1、扫描左表，对每一行记录，尝试在右表中查找匹配的记录。

2、如果在右表中找到匹配的记录，则将两表的记录合并返回给用户。

3、如果在右表中找不到匹配的记录，则只返回左表的记录，右表部分为NULL。

LEFT JOIN 查询慢的原因

1、索引缺失

当 LEFT JOIN 查询中，左表或右表的关联字段没有索引时，数据库需要全表扫描来查找匹配的记录，导致查询速度变慢。

2、大量数据

当左表或右表的数据量非常大时，即使有关联字段的索引，查询速度也可能很慢。

3、不合理的查询条件

在 LEFT JOIN 查询中，如果查询条件设置不当，可能导致查询速度变慢。

4、索引选择不当

当左表和右表都有多个索引时，数据库可能选择了一个不合适的索引，导致查询速度变慢。

5、SQL 语句问题

SQL 语句编写不当，可能导致数据库执行计划不佳，进而导致查询速度慢。

解决方案

1、添加索引

确保左表和右表的关联字段都添加了索引，特别是左表，对于大数据量表，索引的选择和创建至关重要。

2、优化查询条件

尽量减少查询条件的复杂度，避免使用函数、计算等操作，尽量将过滤条件放在 WHERE 子句中，避免在 JOIN 子句中使用过滤条件。

3、选择合适的索引

在查询中指定索引，帮助数据库选择合适的索引。

4、分页查询

对于大数据量的查询，可以采用分页查询的方式，减少单次查询的数据量。

5、SQL 优化

（1）避免使用 SELECT *，只查询需要的字段。

（2）将复杂的 SQL 语句拆分成多个简单的 SQL 语句，减少数据库的解析和执行负担。

（3）避免在 WHERE 子句中使用 OR，改为使用 UNION ALL。

（4）调整 JOIN 顺序，将数据量小的表放在前面。

实战案例分析

以下是一个 LEFT JOIN 查询慢的案例，我们逐步分析并优化。

原始 SQL 语句：

SELECT * FROM orders LEFT JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id WHERE customers.name LIKE '%John%';

问题分析：

1、查询中使用了 SELECT *，返回了所有字段，增加了数据传输的开销。

2、关联字段 customer_id 上有索引，WHERE 子句中的 name 字段没有索引。

3、WHERE 子句中的模糊查询导致全表扫描。

优化步骤：

1、添加索引

在 customers 表的 name 字段上添加索引。

ALTER TABLE customers ADD INDEX idx_name (name);

2、优化 SQL 语句

只查询需要的字段，避免使用 SELECT *。

SELECT orders.order_id, customers.name FROM orders LEFT JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id WHERE customers.name LIKE '%John%';

3、调整 JOIN 顺序

由于 customers 表数据量较小，将其放在前面。

SELECT orders.order_id, customers.name FROM customers LEFT JOIN orders ON orders.customer_id = customers.customer_id WHERE customers.name LIKE '%John%';

经过以上优化，查询速度得到了显著提升。

在使用 MySQL LEFT JOIN 进行查询时，我们需要注意索引的创建、查询条件的选择、SQL 语句的编写等方面，以避免查询慢的问题，通过本文的分析和总结，相信大家对 LEFT JOIN 查询慢的问题有了更深入的了解，能够更好地解决实际问题。

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