mysql - JOIN 语句的数量如何影响查询的持续时间/获取时间？我有一个简单的、反直觉的例子

Question

我正在使用 MySQL Workbench 为我的第一个 RDB 编写一些简单的查询。我将此特定查询保存为存储过程。在这样做的过程中，我发现了一个关于 JOIN 语句的数量和查询的持续时间/获取时间的意外结果。

最初，我(不小心)加入了 2 个表，而不是 3 个表(customers 表、devices 表和映射表 client_devices )。当我测试它时，我记录了持续时间和获取时间。当我意识到我的错误时，重新编写查询以包含另一个 JOIN 语句，并记录持续时间，我惊讶地发现尽管更加细致入微，但它花费了一半的时间......我很好奇为什么会这样。

-- 1) This is the first "flawed" query 

SELECT
  first_name,
  last_name,
  email,
  phone
FROM customers c
JOIN client_devices cd
  USING (customer_id)
WHERE cd.device_id = target_device_id;

-- 2) This is the second, "correct" query   

SELECT
  d.device_name,
  first_name,
  last_name,
  email,
  phone
FROM customers c
JOIN client_devices cd
  USING (customer_id)
JOIN devices d
  USING (device_id)
WHERE cd.device_id = target_device_id;

如果在运行这些查询之前有人问我，我会假设具有 2 个 JOIN 的较长查询肯定会比仅具有 1 个 JOIN 的较短查询花费更长的时间。但事实上，结果恰恰相反。

1) 第一次查询持续时间/获取时间

0.0011 秒/0.000011 秒

2) 第二次查询持续时间/获取时间

0.00068 秒/0.000010 秒

为什么会这样？？？

我真的很想了解这一点，因为我打算接受 DBA 角色的培训(最终哈哈)

PS-1:我使用的是每个表仅包含 5 条记录的微型数据集

PS-2:target_device_id 是此查询所属存储过程的 INT 参数。

谢谢。

Answer 1

I am using a micro dataset of only 5 records per table

如果您想成为一名 DBA，您需要学习的第一件事就是数据大小如何影响查询计划和查询执行。您无法从小数据集推广到大数据集。

更重要的是，通常情况下，更多的连接会导致更快的查询。主要原因是由于过滤。查询的持续时间取决于处理步骤的数量和正在处理的数据量。

例如，您始终可以将如下内容添加到查询中:

from a join
     b
     on . . .  join
     c
     on . . . join
     d
     on 1 = 0

最终的join条件过滤掉所有行，因此结果集为空。这可能比没有该条件的查询快得多。