MySQL多表关联on和where速度对比实测谁更快

MySQL多表关联on和where速度对比实测谁更快

背景

  • 今天发现有人在讨论:两张MySQL的数据表按照某一个字段进行关联的时候查询,我们使用on和where哪种查询方式更快。
  • 百闻不如一见,我们来亲自测试下。

先说结论

  • Where、对等查询的join速度基本一致,不对等查询时一般join更慢。

不存在不等记录

  • 我们有两张表,分别是member和member_class,数据结构如下图,其中 member.class_id 和 member_class.id 是关联字段

  • 我们分别向两张表写入了20万条数据,其中member.class_id 都一定存在于member_class.id中(不存在不等记录)

查全表

  • 为了实验更加相对准确,我们对每条结果查询20次:where查询耗时分别为(秒):0.253, 0.256, 0.256, 0.252, 0.257, 0.252, 0.260, 0.265, 0.253, 0.252, 0.254, 0.257, 0.254, 0.257, 0.243, 0.250, 0.252, 0.252, 0.255, 0.284on查询耗时分别为(秒):0.247, 0.260, 0.250, 0.246, 0.271, 0.247, 0.251, 0.247, 0.243, 0.247, 0.247, 0.245, 0.249, 0.246, 0.247, 0.253, 0.248, 0.254, 0.251, 0.247, 0.250where查询平均为0.2557s,on查询平均为0.2498s;两者基本一致,相差几乎可以忽略。

存在不等记录

  • 我们新建一个member_v2表,其中class_id只有20%是member_class.id中存在的,如下图:

  • 我们继续查询全表测试:

  • 能看出来非常明显的差距,LEFT JOIN由于存在大量不等记录,出现大量的NULL值,此时中间表查询效率变得更低,而选择WHERE查询能够在查询时自动过滤不等记录。所以查询时间也更快一些。

结论

  • 在对等查询过程中,ON的查询更快;在不对等查询时,WHERE更快。
相关推荐
赤壁小虾2 小时前
【渲染流水线】[逐片元阶段]-[透明度测试]以UnityURP为例
java·前端·数据库
MC皮蛋侠客2 小时前
SQLAlchemy 系列(七):高级建模与高效写入——批量 DML、方言与扩展
数据库·python
奈斯先生Vector3 小时前
把 Midjourney 二次编辑做成生产系统:customId 能力令牌、Action Graph 与 WebUI 精修工作台
数据库·人工智能·架构·aigc·音视频·midjourney
Lethehong3 小时前
双擎并驱·全链路并行:KFS让TB级异构增量同步秒级到达
数据库
MC皮蛋侠客3 小时前
SQLAlchemy 系列(八):AsyncIO、并发与 Web 生命周期——让每个并发任务持有自己的 Session
数据库·python
一水4 小时前
Redis实战:一个AI工作流系统里的五个应用场景,从传参到限流的完整链路
数据库·redis·wpf
Ai拆代码的曹操4 小时前
MySQL GROUP BY 性能优化:执行计划分析 + 索引重构实战
mysql·性能优化·重构
枫叶v.5 小时前
Prompt Injection 防不住怎么办?从 Source-Sink 模型设计 Agent 安全边界
数据库·安全·prompt
Lucky_Turtle5 小时前
【Milvus】向量数据库
数据库
吴声子夜歌5 小时前
MongoDB 8.0——安全性
数据库·mongodb