详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt344

多高性能的应用都会对关联查询进行分解。简单地,可以对每一个表进行一次单表查询,然后将结果在应用程序中进行关联。例如,下面这个查询:

可以分解为下面这些查询来代替:

到底为什么要这样做?乍一看,这样做并没有什么好处,原本一条查询,这里却变成多条查询,返回的结果又是一模一样的。事实上,用分解关联查询的方式重构查询有如下的优势:

•让缓存的效率更高。许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。例如,上面查询中的tag已经被缓存了,那么应用就可以跳过第一个查询。再例如,应用中已经缓存了ID为123、567、9098的内容,那么第三个查询的IN()中就可以少几个ID。另外,对MySQL的查询缓存来说注6,如果关联中的某个表发生了变化,那么就无法使用查询缓存了,而拆分后,如果某个表很少改变,那么基于该表的查询就可以重复利用查询缓存结果了。

•将查询分解后,执行单个查询可以减少锁的竞争。

•在应用层做关联,可以更容易对数据库进行拆分,更容易做到高性能和可扩展。

•查询本身效率也可能会有所提升。这个例子中,使用IN()代替关联查询,可以让MySQL按照ID顺序进行查询,这可能比随机的关联要更高效。我们后续将详细介绍这点。

•可以减少冗余记录的查询。在应用层做关联查询,意味着对于某条记录应用只需要查询一次,而在数据库中做关联查询,则可能需要重复地访问一部分数据。从这点看,这样的重构还可能会减少网络和内存的消艳。

•更进一步,这样做相当于在应用中实现了哈希关联,而不是使用MySQL的嵌套循环关联。某些场景哈希关联的效率要高很多。

在很多场景下,通过重构查询将关联放到应用程序中将会更加高效,这样的场景有很多,比如:当应用能够方便地缓存单个查询的结果的时候、当可以将数据分布到不同的MySQL服务器上的时候、当能够使用IN()的方式代替关联查询的时候、当查询中使用同一个数据表的时候。

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