semi-join子查询优化 -- LooseScan策略
LooseScan执行semi-join子查询的一种策略。
我们将通过示例来演示这种松散(LooseScan)策略。
假设,我们正在查找拥有卫星的国家。我们可以通过以下查询获得它们(为了简单起见,我们忽略了多个国家财团拥有的卫星):
select * from Country
where
Country.code in (select country_code from Satellite);
假设,在Satellite.country_code上有一个索引。如果我们使用该索引,我们将按卫星所属国家的顺序得到卫星:
LooseScan策略其实并不真的需要排序,真正需要的是分组。在上面的图中,卫星是根据国家分组的。例如,澳大利亚(AUS)所有的卫星在一起。这就很便于从一组中找出一个卫星,将其对应的国家进行连接,获得一个国家列表,且没有重复的国家记录:
上面的查询使用LooseScan之后,执行计划类似如下:
MariaDB [world]> explain select * from Country where Country.code in (select country_code from Satellite);
+----+-------------+-----------+--------+---------------+--------------+---------+------------------------------+------+-------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+--------+---------------+--------------+---------+------------------------------+------+-------------------------------------+
| 1 | PRIMARY | Satellite | index | country_code | country_code | 9 | NULL | 932 | Using where; Using index; LooseScan |
| 1 | PRIMARY | Country | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 3 | world.Satellite.country_code | 1 | Using index condition |
+----+-------------+-----------+--------+---------------+--------------+---------+------------------------------+------+-------------------------------------+
·LooseScan避免了产生重复的记录,通过将子查询表放在首位并使用其索引去从多个重复记录中选择一条记录。
因此,要想使用LooseScan,子查询应该看起来像下面的例子:
expr IN (SELECT tbl.keypart1 FROM tbl ...)
or
expr IN (SELECT tbl.keypart2 FROM tbl WHERE tbl.keypart1=const AND ...)
·LooseScan支持相关子查询
·是否开启LooseScan是由系统变量optimizer_switch中的loosescan=on|off设置的。
https://mariadb.com/kb/en/library/loosescan-strategy/
semi-join子查询优化 -- LooseScan策略的更多相关文章
- semi-join子查询优化 -- FirstMatch策略
FirstMatch执行semi-join子查询的一种策略. 类似于MySQL 5.x中如何执行in.exists子查询. 让我们以搜索拥有大城市的国家为例: select * from Countr ...
- MySQL 通过semi join 优化子查询
半连接是MySQL 5.6.5引入的,多在子查询exists中使用,对外部row source的每个键值,查找到内部row source匹配的第一个键值后就返回,如果找到就不用再查找内部row sou ...
- postgresql子查询优化(提升子查询)
问题背景 在开发项目过程中,客户要求使用gbase8s数据库(基于informix),简单的分页页面响应很慢.排查发现分页sql是先查询出数据在外面套一层后再取多少条,如果去掉嵌套的一层,直接获取则很 ...
- Mysql单表访问方法,索引合并,多表连接原理,基于规则的优化,子查询优化
参考书籍<mysql是怎样运行的> 非常推荐这本书,通俗易懂,但是没有讲mysql主从等内容 书中还讲解了本文没有提到的子查询优化内容, 本文只总结了常见的子查询是如何优化的 系列文章目录 ...
- 【MySQL】MySQL中针对大数据量常用技术_创建索引+缓存配置+分库分表+子查询优化(转载)
原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_ ...
- 标量子查询优化(用group by 代替distinct)
标量子查询优化 当使用另外一个SELECT 语句来产生结果中的一列的值的时候,这个查询必须只能返回一行一列的值.这种类型的子查询被称为标量子查询 在某些情况下可以进行优化以减少标量子查询的重复执行,但 ...
- PostgreSQL查询优化之子查询优化
子查询优化 上拉子连接 上拉子连接主要是把ANY和EXIST子句转换为半连接 void pull_up_sublinks(PlannerInfo *root) { Node *jtnode; //子连 ...
- 转载:left join和left semi join的联系和区别
1.联系 他们都是 hive join 方式的一种,join on 属于 common join(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map ...
- HIVE中join、semi join、outer join
补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或 ...
随机推荐
- 大数据系列文章-Hadoop基础介绍(一)
Hadoop项目背景简介 2003-2004年,Google公开了部分GFS个Mapreduce思想的细节,以此为基础Doug Cutting等人用了2年的业余时间,实现了DFS和Mapreduce机 ...
- 【转】Vsftpd-3.0.2服务器arm-linux移植—mini2440开发板
Vsftpd-3.0.2服务器arm-linux移植—mini2440开发板 开发板:mini2440(2011.04.21)环境:ubuntu9.10 为方便的将文件上传到开发板,采用vsftpd, ...
- 利用ansible书写playbook搭建HAProxy+Keepalived+PXC负载均衡和高可用的PXC环境续
ansible.playbook.haproxy.keepalived.PXC haproxy+keepalived双主模式调度pxc集群 HAProxy介绍 反向代理服务器,支持双机热备支持虚拟主机 ...
- cmdb资产管理2
新增资产 现在api服务端已经能获取到我们要做的操作了.接下来应该是补充获取操作后对应的程序编写 我们要做的是把post请求发过来的数据保存到数据库.我们创建repository 名字的app,并设计 ...
- OpenStack核心组件-neutron网络服务
1. neutron 介绍 1.1 Neutron 概述 传统的网络管理方式很大程度上依赖于管理员手工配置和维护各种网络硬件设备:而云环境下的网络已经变得非常复杂,特别是在多租户场景里,用户随时都可能 ...
- 编程小白入门分享四:Vue的安装及使用快速入门
一.VUE简介 vue是一个JavaMVVM库,是一套用于构建用户界面的渐进式框架,是初创项目的首选前端框架.它是以数据驱动和组件化的思想构建的,采用自底向上增量开发的设计.它是轻量级的,它有很多独立 ...
- PCA: PCA的具体实现过程
数据预处理:mean normalization & feature scaling 先进行均值归一化(mean normalization),计算出每个特征的均值(uj),然后用xj-uj ...
- oracle连接出现的坑
一.错误代码提示 请输入用户名: SYS 输入口令: ERROR: ORA-28009: connection as SYS should be as SYSDBA or SYSOPER 二.解决方 ...
- nginx的alias与root的区别
root的写法: location /request_path/image/ { root /local_path/image/; } 这样配置的结果就是当客户端请求 /request_path/im ...
- Backpressure & Elastic Scaling
spark.streaming从不稳定到稳定状态,解决数据量接收数据时突然变大,使得无法及时处理数据,稳定性得到保证 开启方式: spark.streaming.backpressure.enable ...