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› http://mysql-python.sourceforge.net/MySQLdb.html
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这是一个创建于 3179 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
我想到了两条；
1 ： 多表查询查询，数据量越小的表放最右边（亲测，是这么回事，但是不清楚原理，希望有朋友可以跟我讲一下在查询的过程中都发生了什么）。
2 ：多表查询，特别对于数据量大的表，能先过滤先过滤在联查，这样可以减少笛卡尔积，提速不少。
最后抛一个疑问
现有 A B 两个表， A 表中有 150w 数据 ， B 有 100 条
1: select a.id, b.id, count(b.id) from A a left join B b on a.bid=b.id and b.is_exists=1 group by b.id;
2: select a.id, b.id, count(b.id) from A a left join B b on a.bid=b.id where b.is_exists=1 group by b.id;
这两条 sql 的运行效率差好大， 1 的效率比 2 的效率慢了 3 倍（用 mysql 测试），网上查了一下资料说 left join 会产生一张临时表， on 条件是在临时表建立之间过滤， where 条件是在临时表建立之后再过滤，但是效率居然差那么多，这到底是怎么回事，有朋友可以帮我解决这个疑问吗？
1 ： 多表查询查询，数据量越小的表放最右边（亲测，是这么回事，但是不清楚原理，希望有朋友可以跟我讲一下在查询的过程中都发生了什么）。
2 ：多表查询，特别对于数据量大的表，能先过滤先过滤在联查，这样可以减少笛卡尔积，提速不少。
最后抛一个疑问
现有 A B 两个表， A 表中有 150w 数据 ， B 有 100 条
1: select a.id, b.id, count(b.id) from A a left join B b on a.bid=b.id and b.is_exists=1 group by b.id;
2: select a.id, b.id, count(b.id) from A a left join B b on a.bid=b.id where b.is_exists=1 group by b.id;
这两条 sql 的运行效率差好大， 1 的效率比 2 的效率慢了 3 倍（用 mysql 测试），网上查了一下资料说 left join 会产生一张临时表， on 条件是在临时表建立之间过滤， where 条件是在临时表建立之后再过滤，但是效率居然差那么多，这到底是怎么回事，有朋友可以帮我解决这个疑问吗？
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devinww 2016-03-17 16:28:42 +08:00
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