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如何提高跨數(shù)據(jù)庫聯(lián)表查詢的效率(跨數(shù)據(jù)庫聯(lián)表查詢效率)

在實際開發(fā)中，經(jīng)常出現(xiàn)需要將多個數(shù)據(jù)庫中的表進行聯(lián)表查詢，而跨數(shù)據(jù)庫聯(lián)表查詢的效率往往較低。本文將從優(yōu)化SQL語句、創(chuàng)建索引和使用分布式數(shù)據(jù)庫等方面，探討。

在岐山等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站設(shè)計、外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計制作按需策劃,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站建設(shè),營銷型網(wǎng)站,成都外貿(mào)網(wǎng)站制作,岐山網(wǎng)站建設(shè)費用合理。

一、優(yōu)化SQL語句

1.減少子查詢和聯(lián)合查詢。

在跨數(shù)據(jù)庫聯(lián)表查詢中，子查詢和聯(lián)合查詢往往是效率較低的因素之一。因此，在編寫SQL語句時，應(yīng)減少使用這兩種查詢方式，盡可能使用更簡單的方式進行聯(lián)表查詢。

2.合理使用GROUP BY和ORDER BY。

GROUP BY和ORDER BY語句影響了查詢結(jié)果的排序和分組，但同時也會影響查詢的性能。因此，在編寫SQL語句時，應(yīng)根據(jù)實際情況合理使用這兩個語句，盡量減少不必要的排列、排序和分組操作，提升查詢效率。

3.使用LIMIT語句進行分頁查詢。

在處理大數(shù)據(jù)量的查詢時，使用LIMIT語句進行分頁查詢可以有效提高查詢效率。但需要注意的是，LIMIT語句在每次執(zhí)行查詢時都會掃描全表，因此，應(yīng)在代碼中定期對LIMIT語句進行優(yōu)化，避免出現(xiàn)無法承受的性能下降。

二、創(chuàng)建索引

1.創(chuàng)建唯一性索引。

唯一性索引能夠限制表中每個值的重復(fù)次數(shù)，可以優(yōu)化跨數(shù)據(jù)庫聯(lián)表查詢的效率。在創(chuàng)建索引時，應(yīng)針對常用的表字段進行操作，避免創(chuàng)建過多無用的索引占用資源。

2.創(chuàng)建聯(lián)合索引。

聯(lián)合索引可以針對多個表字段進行操作，提高查詢效率。在創(chuàng)建聯(lián)合索引時，應(yīng)根據(jù)實際需求合理選擇索引字段，以減少索引數(shù)量和索引存儲占用空間。

3.定期優(yōu)化索引。

在跨數(shù)據(jù)庫聯(lián)表查詢中，索引的使用非常重要。因此，在開發(fā)過程中和使用過程中，需要對索引進行定期優(yōu)化，盡量減少索引出現(xiàn)異?；蚴У那闆r，以達到更優(yōu)化的查詢效果。

三、使用分布式數(shù)據(jù)庫

跨數(shù)據(jù)庫聯(lián)表查詢的效率受到數(shù)據(jù)庫的性能和數(shù)據(jù)存儲的數(shù)量、大小等因素的影響。因此，使用分布式數(shù)據(jù)庫能夠有效提高查詢效率，減少單個數(shù)據(jù)庫的壓力。

在使用分布式數(shù)據(jù)庫時，需要進行良好的數(shù)據(jù)分片和負載均衡，確保查詢效率的同時，保持數(shù)據(jù)的一致性和完整性。

跨數(shù)據(jù)庫聯(lián)表查詢是數(shù)據(jù)庫開發(fā)中常見的操作，但由于數(shù)據(jù)量大、查詢條件復(fù)雜等原因，往往需要進行優(yōu)化以提高查詢效率。優(yōu)化SQL語句、創(chuàng)建索引和使用分布式數(shù)據(jù)庫是提高跨數(shù)據(jù)庫聯(lián)表查詢效率的重要手段，開發(fā)人員需要根據(jù)實際情況靈活運用，以達到更優(yōu)化的查詢效果。

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大量數(shù)據(jù)多表聯(lián)合查詢時時，使用視圖，是不是比直接查詢速度要快！有高手請給講講，如何提高查詢速度

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1、簡化應(yīng)用程序。

視圖做為數(shù)據(jù)庫中的一種實體，實際上存在的只是它的腳本，而它的內(nèi)容并不真正的單獨存在一份。一般，可以對復(fù)雜的應(yīng)用程序從功能角度進行分析，將可以與其它的應(yīng)用程序共用的那一部分，分離出來。對這部分功能，視具體情況可做成不同的數(shù)據(jù)庫實體（如過程），有些是可以做成視圖的。這樣，上層的應(yīng)用程序就可以從視圖中取數(shù)據(jù)了。還有，可以把對遠地數(shù)據(jù)庫的訪問封裝在視圖中，使之對上層應(yīng)用程序透明。2、可以對 UNION 后的記錄集排序。

直接對以下語句的結(jié)果排序，是不可能的。 select a.id id from a

union

select b.id id from b;

所以把以上語句作成視圖后，就可以了。設(shè)視圖名為A_B:

select id from A_B order by id;3、可以實現(xiàn)一定的權(quán)限控制。

可以根據(jù)需要，對表中的一部分內(nèi)容做一個視圖，以供一定的角色使用。可以對表中的一部分記錄做一個視圖（縱向），也可以對一個表中的一部分字段做一個視圖（橫向），或二者兼而有之。

視圖是一個虛擬表，其內(nèi)容由查詢定義。同真實的表一樣，視圖包含一系列帶有名稱的列和行數(shù)據(jù)。但是，視圖并不在數(shù)據(jù)庫中以存儲的數(shù)據(jù)值集形式存在。行和列數(shù)據(jù)來自由定義視圖的查詢所引用的表，并且在引用視圖時動態(tài)生成。

對其中所引用的基礎(chǔ)表來說，視圖的作用類似于篩選。定義視圖的篩選可以來自當(dāng)前或其它數(shù)據(jù)庫的一個或多個表，或者其它視圖。分布式查詢也可用于定義使用多個異類源數(shù)據(jù)的視圖。如果有幾臺不同的服務(wù)器分別存儲組織中不同地區(qū)的數(shù)據(jù)，而您需要將這些服務(wù)器上相似結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)組合起來，這種方式就很有用。一、視圖的作用簡單性?？吹降木褪切枰摹Ｒ晥D不僅可以簡化用戶對數(shù)據(jù)的理解，也可以簡化他們的操作。那些被經(jīng)常使用的查詢可以被定義為視圖，從而使得用戶不必為以后的操作每次指定全部的條件。安全性。通過視圖用戶只能查詢和修改他們所能見到的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫中的其它數(shù)據(jù)則既看不見也取不到。數(shù)據(jù)庫授權(quán)命令可以使每個用戶對數(shù)據(jù)庫的檢索限制到特定的數(shù)據(jù)庫對象上，但不能授權(quán)到數(shù)據(jù)庫特定行和特定的列上。通過視圖，用戶可以被限制在數(shù)據(jù)的不同子集上：使用權(quán)限可被限制在基表的行的子集上。

使用權(quán)限可被限制在基表的列的子集上。

使用權(quán)限可被限制在基表的行和列的子集上。

使用權(quán)限可被限制在多個基表的連接所限定的行上。

使用權(quán)限可被限制在基表中的數(shù)據(jù)的統(tǒng)計匯總上。

使用權(quán)限可被限制在另一視圖的一個子集上，或是一些視圖和基表合并后的子集上。邏輯數(shù)據(jù)獨立性。視圖可幫助用戶屏蔽真實表結(jié)構(gòu)變化帶來的影響。二、視圖的優(yōu)點 (1)視圖能簡化用戶的操作

(2)視圖機制可以使用戶以不同的方式查詢同一數(shù)據(jù)

(3)視圖對數(shù)據(jù)庫重構(gòu)提供了一定程度的邏輯獨立性

(4)視圖可以對機密的數(shù)據(jù)隱氏好提供安全保護三、視圖的安全性視圖的安全性可以防止未授權(quán)用戶查看特定的行或列，是用戶只能看到表中特定行的方法如下： 1 在表中增加一個標(biāo)志用戶名的列；

2 建立視圖，是用戶只能看到標(biāo)有自己用戶名的行；

3 把視圖授權(quán)給其他用戶。四、邏輯數(shù)據(jù)獨立性視圖可以使應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫表在一定程度上獨立。如果沒有視圖，應(yīng)用一定是建立在表上的。有了視圖之后，程序可以建立在視圖之上，從而程序與數(shù)據(jù)庫表被視圖分割開來。視圖可以在以下幾個方面使程序與數(shù)據(jù)獨立： 1 如果應(yīng)用建立在數(shù)據(jù)庫表上，當(dāng)數(shù)據(jù)庫表發(fā)生變化時，可以在表上建立視圖，通過視圖屏蔽表的變化，從而應(yīng)用程序可以不動。

2 如果應(yīng)用建立在數(shù)據(jù)庫表上，當(dāng)應(yīng)用發(fā)生變化時，可以在表上建立視圖，通過視圖灶鉛屏蔽應(yīng)用的變化，從而使數(shù)據(jù)庫表不動。

3 如果應(yīng)用建立在視圖上，當(dāng)數(shù)據(jù)庫表發(fā)生變化時，可以在表上修改視圖，通過視圖屏蔽表的變化，從而應(yīng)用程序可以不動。

4 如果應(yīng)用建立在視圖核桐上，當(dāng)應(yīng)用發(fā)生變化時，可以在表上修改視圖，通過視圖屏蔽應(yīng)用的變化，從而數(shù)據(jù)庫可以不動。五、視圖的書寫格式 CREATE VIEW

DROP VIEW 注意：視圖可以和基本表一樣被查詢，但是利用視圖進行數(shù)據(jù)增，刪，改操作，會受到一定的限制。（1）由兩個以上的基本表導(dǎo)出的視圖

（2）視圖的字段來自字段表達式函數(shù)

（3）視圖定義中有嵌套查詢

（4）在一個不允許更新的視圖上定義的視圖

不會快，因為宴迅纖最終執(zhí)行的語句是一樣的。要想提高速度，結(jié)合一下自己的經(jīng)驗：1，多加條件約束，多用and，盡量把要查的東西精確晌仿定位出來，少用like in這樣的昌手語句；2，越少列越好，查詢結(jié)果盡量要那些字段就查那些字段，少用*，查詢?nèi)?，查詢一列，比查詢?nèi)恳旌芏唷?，各表要定義

主鍵

，這樣在數(shù)據(jù)的檢索上會快很多！

MySQL 8.0 推出了histogram，也叫柱狀圖或者直方圖。先來解釋下什么叫直方圖。

關(guān)于直方圖

我們知道，在DB中，優(yōu)化器負責(zé)將SQL轉(zhuǎn)換為很多個不同的執(zhí)行計劃，完了從中選擇一個更優(yōu)的來實際執(zhí)行。但是有時候優(yōu)化器選擇的最終計劃有可能隨著DB環(huán)境的變化不是更優(yōu)的，這就導(dǎo)致了查詢性能不是很好。比如，優(yōu)猛祥化器無法準(zhǔn)確的知道每張表的實際行數(shù)以及參與過濾條件的列有多少個不同的值。那其實有時候有人就說了，索引不是可以解決這個問題嗎？是的，不同類型的索引可以解決這個問題，但是你不能每個列都建索引吧？如果一張表有1000個字段，那全字段索引將會拖死對這張表的寫入。而此時，直方逗陪圖就是相對來說，開銷較小的方法。

直方圖就是在 MySQL 中為某張表的枝指搏某些字段提供了一種數(shù)值分布的統(tǒng)計信息。比如字段NULL的個數(shù)，每個不同值出現(xiàn)的百分比、更大值、最小值等等。如果我們用過了 MySQL 的分析型引擎brighthouse，那對這個概念太熟悉了。

MySQL的直方圖有兩種，等寬直方圖和等高直方圖。等寬直方圖每個桶（bucket）保存一個值以及這個值累積頻率；等高直方圖每個桶需要保存不同值的個數(shù)，上下限以及累計頻率等。MySQL會自動分配用哪種類型的直方圖，我們無需參與。

MySQL 定義了一張meta表column_statistics 來存儲直方圖的定義，每行記錄對應(yīng)一個字段的直方圖，以json保存。同時，新增了一個參數(shù)histogram_generation_max_mem_size來配置建立直方圖內(nèi)存大小。

不過直方圖有以下限制：

1. 不支持幾何類型以及json。2. 不支持加密表和臨時表。3. 不支持列值完全唯一。4. 需要手工的進行鍵值分布。

那我們來舉個簡單的例子說明直方圖對查詢的效果提升。

舉例

表相關(guān)定義以及行數(shù)信息等：

mysql> show create table t2\G

*************************** 1. row ***************************

Table: t2

Create Table: CREATE TABLE `t2` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`rank1` int(11) DEFAULT NULL,

`rank2` int(11) DEFAULT NULL,

`rank3` int(11) DEFAULT NULL,

`log_date` date DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_rank1` (`rank1`),

KEY `idx_log_date` (`log_date`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=49140 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 \

COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci STATS_PERSISTENT=1 STATS_AUTO_RECALC=0

1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from t2;

| count(*) |

1 row in set (0.00 sec)

同時對t2克隆了一張表t3

mysql> create table t3 like t2;

Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)

mysql> insert into t3 select * from t2;

Query OK,rows affected (1.94 sec)

Records:Duplicates: 0 Warnings: 0

給表t3列rank1和log_date 添加histogram

mysql> yze table t3 update histogram on rank1,log_date;+++++| Table | Op | Msg_type | Msg_text |+++++| ytt.t3 | histogram | status | Histogram statistics created for column ‘log_date’. || ytt.t3 | histogram | status | Histogram statistics created for column ‘rank1’. |+++++2 rows in set (0.19 sec)

我們來看看histogram的分布狀況

mysql> select json_pretty(histogram) result from information_schema.column_statistics where table_name = ‘t3’ and column_name = ‘log_date’\G*************************** 1. row ***************************result: { “buckets”: , … , >, “data-type”: “date”, “null-values”: 0.0, “collation-id”: 8, “l(fā)ast-updated”: “:43:01.910185”, “sampling-rate”: 1.0, “histogram-type”: “equi-height”, “number-of-buckets-specified”: 100}1 row in set (0.03 sec)

MySQL自動為這個字段分配了等高直方圖，默認為100個桶。SQL A：

select count(*) from t2/t3 where (rank1 between 1 and 10) and log_date select count(*) from t2/t3 where (rank1 between 1 and 10) and log_date explain format=json select count(*) from t2 where (rank1 between 1 and 10) and log_date explain format=json select count(*) from t3 where (rank1 between 1 and 10) and log_date , “key”: “idx_log_date”, “used_key_parts”: , “key_length”: “4”, “rows_examined_per_scan”: 1, “rows_produced_per_join”: 1, “filtered”: “100.00”, “index_condition”: “(`ytt`.`t3`.`log_date` , “attached_condition”: “(`ytt`.`t3`.`rank1` between 1 and 10)” } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

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