从多表连接后的select count(*)看待SQL优化
从多表连接后的select count看待SQL优化
- 1. 准备数据
- 2. 数据查看
- 3. SQL示例
- 3.1 a表连接b表再连接c表（`N:1:1`的关系）
- 3.2 b表连接a表再连接c表（`1:N:1`的关系）
- 3.3 a表与d表相连接（N:N关系）
- 4. 总结
一朋友问我，以下这SQL能直接改写成select count(*) from a吗?
SELECT COUNT(*)
FROM a
LEFT JOIN b ON a.a1 = b.b1
LEFT JOIN c ON b.b1 = c.c1
废话不多说，直接上实验。
1. 准备数据
创建测试表a,b,c，并插入数据，a有重复数据，b是唯一数据，c是唯一数据，d有重复数据。
1） 创建a表
create table a (a1 int);
insert into a select 1;
insert into a select 2;
insert into a select 3;
insert into a select 1;
insert into a select 2;
insert into a select 3;
insert into a values(null);
insert into a values(null);
insert into a values(null);
insert into a values(null);
2）创建b表
insert into b select 1;
insert into b select 2;
insert into b select 3;
insert into b select 4;
insert into b select 5;
3）创建c表
create table c (c1 int);
insert into c select 7;
insert into c select 8;
insert into c select 9;
insert into c values(null);
insert into c values(null);
4）创建d表
create table d (d1 int);
2. 数据查看
| a表 | b表 | c表 | d表 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 7 | 1 |
| 2 | 2 | 8 | 1 |
| 3 | 3 | 9 | 1 |
| 1 | 4 | null | 1 |
| 2 | 5 | null | 1 |
| 3 | 1 | ||
| null | |||
| null | |||
| null | |||
| null |
3. SQL示例
3.1 a表连接b表再连接c表（N:1:1的关系）
a表连接列有重复数据，b，c两表的连接列都是唯一数据
SELECT COUNT(*)
FROM a
LEFT JOIN b ON a.a1 = b.b1
LEFT JOIN c ON b.b1 = c.c1
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 10 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
返回的10条数据
此时SQL只返回a表的数据，那么这时候SQL可以改写成
mysql> select count(*) from a;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
3.2 b表连接a表再连接c表（1:N:1的关系）
SELECT count(*)
FROM b
LEFT JOIN a ON b.b1 = a.a1
LEFT JOIN c ON a.a1 = c.c1
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 8 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
原本b表是5条数据，left join后变为8条，此时就不能改写成上述形式了，我们来看下，具体数据是什么。
+------+------+------+
| b1 | a1 | c1 |
+------+------+------+
| 1 | 1 | NULL |
| 2 | 2 | NULL |
| 3 | 3 | NULL |
| 1 | 1 | NULL |
| 2 | 2 | NULL |
| 3 | 3 | NULL |
| 4 | NULL | NULL |
| 5 | NULL | NULL |
+------+------+------+
8 rows in set (0.00 sec)
可以看到a表的重复数据，在b表重复展现了，c表与a表连接，没有相等的数据（null不等于null）所以c1列展现都为null值。
这时候此SQL可以等价于以下：
SELECT count(*)
FROM b
LEFT JOIN a ON b.b1 = a.a1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 8 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
3.3 a表与d表相连接（N:N关系）
SELECT *
FROM a
LEFT JOIN d ON a.a1 =d.d1;
+------+------+
| a1 | d1 |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 1 | 1 |
| 2 | NULL |
| 3 | NULL |
| 2 | NULL |
| 3 | NULL |
| NULL | NULL |
| NULL | NULL |
| NULL | NULL |
| NULL | NULL |
+------+------+
20 rows in set (0.00 sec)
可以看a表a1列数据组成是 a表2个1 *b表 6个1 = 12个1,再加上原本a1列的数据8条。
4. 总结
从以上实验可以延伸到，如果连接列基数很低，此时left join就相当于笛卡儿积。。
所以在做SQL优化时候，尤其需要关注连接列的基数，与表与表之间的关系。