SQL 优化将较小的表放在连接顺序的前面, 不我偏不, 阿不一定

优化SQL过程, 你是否有过如此疑惑

优化连接顺序：在多表关联查询中，表之间的连接顺序对性能有很大影响, 我要如何优化连接顺序
将较小的表放在连接顺序的前面，以最小化返回结果集的大小, 为什么把较小的表放在前面就可以减少查询次数?
较小的表跟较大的表放前放后, mysql不是都要先对两个表进行笛卡尔积, 放前放后真的有影响吗?

先来看下 SQL 执行过程, 对之后的理解有所好处

多表联合查询 SQL 的执行过程

让我们通过一个多表联接查询的例子来说明 SQL 的执行过程。假设我们有以下两个表：employees 和 departments。

employees 表结构如下：

+------------+--------------+
| Field      | Type         |
+------------+--------------+
| id         | int          |
| first_name | varchar(50)  |
| last_name  | varchar(50)  |
| dept_id    | int          |
+------------+--------------+

departments 表结构如下：

+------------+--------------+
| Field      | Type         |
+------------+--------------+
| id         | int          |
| name       | varchar(50)  |
+------------+--------------+

现在，我们要查询每个员工及其所在部门的名称。我们可以使用以下 SQL 语句：

SELECT e.id, e.first_name, e.last_name, d.name as department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;

对于这个查询，MySQL 查询优化器会执行以下步骤：

1. 解析：MySQL 解析器首先检查 SQL 语句的语法是否正确。如果语法正确，它会生成一个解析树，该树表示查询的各个部分及其关系。

2. 预处理：在这个阶段，MySQL 会检查表和列是否存在，检查用户是否有足够的权限访问表和列，以及解析任何变量和参数。

3. 优化：MySQL 查询优化器在这个阶段会尝试找到最佳的执行计划。它会根据表的大小、索引、连接顺序等因素来选择最佳的连接算法。对于这个例子，优化器可能会选择 Nested-Loop Join（嵌套循环连接），因为这通常是最适合小型表连接的算法。

4. 执行：根据优化器选择的执行计划，MySQL 会执行连接操作。在这个例子中，它会执行以下步骤：

a. 扫描 employees 表的每一行记录（假设我们在 dept_id 列上有索引）。

b. 对于每一行 employees 记录，根据 dept_id 列的值查找对应的 departments 表记录。

c. 将找到的 employees 和 departments 记录组合在一起，形成结果集。

d. 将结果集返回给客户端。

这个例子仅用于说明多表连接查询的基本执行过程。

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优化连接顺序：在多表关联查询中，表之间的连接顺序对性能有很大影响, 我要如何优化连接顺序

在 MySQL 的多表关联查询中，连接顺序确实对性能有影响。MySQL 优化器会在执行查询之前尝试寻找最佳的执行计划，包括选择连接顺序。连接顺序的选择可能会影响到中间结果集的大小、扫描次数以及使用的索引等。

实际上，MySQL 优化器会自动分析表的大小、索引等因素来决定最佳的连接顺序。但在某些情况下，手动指定连接顺序可能会获得更好的性能。使用 STRAIGHT_JOIN 可以强制 MySQL 按照指定的顺序执行连接操作。

连接顺序优化取决于具体的查询、数据量、表结构和索引等因素。在实际应用中，根据具体场景进行调整和测试。可以使用 EXPLAIN 命令分析查询计划，找出性能瓶颈，然后针对性地进行优化。如果发现连接顺序对性能有显著影响，可以尝试手动调整连接顺序。

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将较小的表放在连接顺序的前面，以最小化返回结果集的大小, 为什么把较小的表放在前面就可以减少查询次数?

将较小的表放在连接顺序前面，并不是绝对的优化原则。它在某些场景下可能会带来性能提升。以下是将较小的表放在前面的优势：

1. 减小中间结果集的大小：当 MySQL 优化器从前到后执行连接操作时，较早关联较小的表可能会减小中间结果集的大小，从而降低后续关联操作的计算量。
2. 更好地利用索引：当 MySQL 优化器根据连接顺序使用索引时，如果较小的表先关联，可能更容易找到有效的索引进行查询。
3. 减少磁盘 I/O：将较小的表放在前面可能会减少磁盘 I/O 操作，特别是当较小的表可以完全加载到内存中时。

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较小的表跟较大的表放前放后, mysql不是都要先对两个表进行笛卡尔积, 放前放后真的有影响吗?

MySQL 查询优化器在处理多表连接时，并不会直接执行笛卡尔积。相反，它会根据索引、数据量等因素，选择一种更高效的连接算法（如 Nested-Loop Join、Hash Join 或 Sort-Merge Join）来执行查询。因此，表的连接顺序确实可能影响查询性能。

连接算法

这三种连接算法（Nested-Loop Join、Hash Join 和 Sort-Merge Join）在数据库管理系统中常用于处理多表连接查询。下面是这三种连接算法的简要介绍：

Nested-Loop Join | 嵌套循环连接

Nested-Loop Join（嵌套循环连接）：这是最简单的连接算法，适用于较小的表。嵌套循环连接按以下步骤执行：
a. 对于外部表（outer table）的每一行记录，执行以下操作：
b. 遍历内部表（inner table），寻找与外部表记录匹配的行。
c. 将匹配的行组合并加入结果集。

嵌套循环连接的效率取决于外部表和内部表的大小。如果在内部表的连接键上有索引，那么嵌套循环连接的性能可能会得到显著提升。

Hash Join|哈希连接

Hash Join（哈希连接）：哈希连接适用于较大的表，它使用哈希表来加速连接操作。哈希连接按以下步骤执行：
a. 从内部表（inner table）构建一个哈希表，其中键为连接键，值为对应的行记录。
b. 扫描外部表（outer table），对每一行记录执行以下操作：
c. 使用连接键在哈希表中查找匹配的内部表记录。
d. 将匹配的行组合并加入结果集。

哈希连接在处理较大的表时通常比嵌套循环连接更快，但它需要额外的内存来存储哈希表。如果内存不足以容纳哈希表，那么哈希连接的性能可能会受到影响。

Sort-Merge Join|排序合并连接

Sort-Merge Join（排序合并连接）：排序合并连接适用于已排序或可以有效排序的表。它按以下步骤执行：
a. 对外部表（outer table）和内部表（inner table）分别按连接键进行排序（如果没有事先排序的话）。
b. 同时遍历两个已排序的表，逐行比较连接键，执行以下操作：
c. 如果找到匹配的行，将它们组合并加入结果集。
d. 如果连接键不匹配，跳过较小连接键所在的行，直到找到匹配的行或到达表末尾。

排序合并连接的性能取决于表的排序速度以及连接键的分布。在某些情况下，它可能比嵌套循环连接和哈希连接更快。

这三种连接算法在不同的场景下可能具有不同的性能特点。MySQL 查询优化器会根据表的具体情况（如数据量、索引等）自动选择最合适的连接算法

总结

如果优化器用了 Nested-Loop Join 嵌套连接的话, 那么我们使用小表连接大表, 那么效率有所提升, 毕竟如果刚好关联到大表中的列有索引, 又索引采用B+树的缘故, 我们速度得到有效提升, nice~

嵌套循环连接的效率取决于外部表和内部表的大小。如果在内部表的连接键上有索引，那么嵌套循环连接的性能可能会得到显著提升

实际上，MySQL 查询优化器会根据表的具体情况（如数据量、索引等）来选择更加高效的执行计划。在实际应用中，可以使用 EXPLAIN 命令分析查询计划，找出性能瓶颈，然后针对性地进行优化。