http://stackoverflow.com/questions/10953143/join-performance-oracle-vs-mysql

翻译自上面的链接。

Given a query reduced to the form:

select b.field1
from table_a a
innerjoin table_b b on b.field1 = a.field1
leftjoin table_c c on c.field1 = a.field1
leftjoin table_d d on d.field1 = b.field1
leftjoin table_e e on e.field1 = b.field6
groupby b.field1,
b.field2,
b.field3,
b.field4,
b.field5, e.field2,
e.field3
;

With a certain amount of data it is running in 20 seconds in Oracle. Nothing is indexed in Oracle. Migrated into MySQL the query does not want to finish (executes in minutes). Every field in question is indexed in MySQL. Explain tells that everything is fine.

After still not working, the grouping fields got multiple-column indexes. Still nothing.

What can be the problem that there is still a huge leak in the MySQL performance? Is there a method to speed it up?

他是说这这样的多表join ,oracle 什么索引都没建,20s出结果了,但是mysql ,索引都建了,几分钟还没出结果来。

我们这直接看5楼的回复。

Oracle is able to do hash joins and merge joins, MySQL is not.

oracle 做了hash join ,而mysql 没有。

Since your tables are not filtered in any way, hash joins would be the most efficient way to do the joins, especially if you don't have any indexes.

如果表没用过滤数据,就是说没用where 子句的,用hash join 是非常高效的连接方式。

With nested loops, even if all join fields are indexed, MySQL needs to do an index seek on each value from the leading table in a loop (each time starting from the root index page), then do the table lookup to retrieve the record, then repeat it for each joined table. This involves lots of random seeks.

nested loops ,其实就是嵌套循环算法的话,这里不大好翻译。我的理解是每个row都要和外层的做连接,相当于要一个笛卡尔积的连接量,多层的话,数据量会指数次增加。而且涉及了很多随机读。

A hash join, on the other side, requires scanning the smaller table once (building a hash table) then scanning the bigger table once (searching the hash table built). This involves sequential scans which are much faster.

而hash join 呢,需要扫描一张小的表,做一个hash table ,用他来和大表进行扫描,里面做的是顺序扫描,因此速度会快的多。

Also, with nested loops, a left-joined table can only be driven (scanned in the inner loop), while with a hash join tables on either side can be leading (scanned) or driven (hashed then searched). This affects performance too.

嵌套扫描的话,只有左连接可以被驱动。hash join的话,两边都能被驱动。

MySQL's optimizer, though does support a couple of handy tricks which other engines lack, has very limited capabilities compared to other engines and currently supports neither hash joins nor merge joins. Thus said, a query like this would most probably be slow on MySQL, even if it's fast on other engines on the same data.

mysql 优化器不支持此类优化,hash join 和merge joins ,所以和用什么引擎无关,都会很慢。

此文之前写过。但是没保存,以至于后面丢失了。我以为会进草稿箱,但是遗憾的是没有。吃一陷长一智,下次要养成保存的好习惯。

mysql和oracle 关于多表join的区别的更多相关文章

  1. MySQL与SQLServer的update left join语法区别

    需求: 表A 字段 A_ID, A_NAME, B_ID 表B 字段 B_ID, B_NAME 需求把A的所有A_NAME更新为相应的B的 B_NAME. mysql做法: UPDATE A LEFT ...

  2. mysql 与 oracle 的连表update

    mysql: update 表A a,表B b set a.xx=b.xx where a.id=b.id; oracle update 表A set a.xx=(select b.xx from 表 ...

  3. mysql、oracle分库分表方案之sharding-jdbc使用(非demo示例)

    选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https ...

  4. mysql、oracle和SQL server数据库的区别

    1.总体对比. SQL,在这里我理解成SQL Server.三者是目前市场占有率最高(依安装量而非收入)的关系数据库,而且很有代表性.排行第四的DB2(属IBM公司),与Oracle的定位和架构非常相 ...

  5. 【Mysql】MySQL与Oracle的大小写问题

    转载来源:http://aofengblog.blog.163.com/blog/static/63170212010101065030136/ MySQL与Oracle在大小写处理上的区别: 1MY ...

  6. 开发中mysql和oracle的区别

    首先就不描述mysql与oracle在整个数据库系统上的区别了,仅从程序员开发的角度来说: 1.主键: mysql一般会用到一个自增的属性,例如设置一个id字段,类型设置为auto increment ...

  7. MySql类似Oracle的dual虚拟表

    在mysql里也存在和oracle里类似的dual虚拟表:官方声明纯粹是为了满足select ... from...这一习惯问题,mysql会忽略对该表的引用. 你可千万注意了: select * f ...

  8. SWAP_JOIN_INPUTS Oracle Hint(处理hash join强制大表(segment_size大)作为被驱动表)

    SWAP_JOIN_INPUTS Oracle Hint(处理hash join强制大表(segment_size大)作为被驱动表) swap_join_inputs是针对哈希连接的hint,它的含义 ...

  9. Sqlserver 连接oracle和mysql数据库 已经oracle导入sqlserver表数据

    SQL Server2012创建连接服务器到ORACLE11G 8,百思考不知道原因啊??突然我发现如下:链接服务器—〉访问接口—〉OraOLEDB.Oracle—〉允许进程内没有勾上,但是我想上面的 ...

随机推荐

  1. Python机器学习笔记:K-Means算法,DBSCAN算法

    K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习 ...

  2. tp3.2 事务 和 tp5.0事务

    tp3.2: 来源:https://www.kancloud.cn/thinkphp-development/tp323/423369 和: https://blog.csdn.net/mengzuc ...

  3. php 判断是否手机端还是pc端

    来自:https://www.cnblogs.com/webenh/p/5621890.html 用手机访问PC端WWW域名的时候,自动判断跳转到移动端,用电脑访问M域名手机网站的时候,自动跳转到PC ...

  4. &和&&,|和||的用法

    表达式一$a && $b ,表达式二$a & $b 1.相同点:两个表达式都是当$a.$b都为true时,表达式为真.两种运算符对此表达式结果没有影响. 2.不同点:表达式$a ...

  5. Spring Boot 之Spring data JPA简介

    文章目录 添加依赖 添加entity bean 创建 Dao Spring Data Configuration 测试 Spring Boot 之Spring data JPA简介 JPA的全称是Ja ...

  6. Linux系统管理第五次作业 LVM逻辑卷 磁盘配额

    1.为主机增加80G SCSI 接口硬盘 2.划分三个各20G的主分区 [root@localhost ~]# fdisk /dev/sdf 欢迎使用 fdisk (util-linux 2.23.2 ...

  7. salesforce零基础学习(九十六)Platform Event浅谈

    本篇参考:https://developer.salesforce.com/blogs/2018/07/which-streaming-event-do-i-use.html https://trai ...

  8. Windows+Ubuntu双系统 ,Ubuntu安装

    这篇只是简单记录自己在Win10下另安装Ubuntu系统. 不是教程,因为不会. 推荐一个教程:https://blog.csdn.net/weixin_37029453/article/detail ...

  9. python(re 模块)

    1.re.match() 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回none. group() 以str形式返回对象中match的元素 start() 返回 ...

  10. 用Redislive监控redis

    注意:RedisLive是使用Python2.x编写,建议使用2.7,本次环境为Centos 7.2,默认Python版本2.7. 项目地址:https://github.com/nkrode/Red ...