mysql left join 小表驱动大表

前言
在数据库查询中，经常用到表关联，听到最多的规则是 “小表驱动大表”。那么问题来了

什么是小表驱动大表？

为什么要用小表驱动大表？

怎么区分那个是驱动表与被驱动表？

JOIN查询如何选择驱动表与被驱动表 ?

索引应该建在驱动表还是被驱动表？

1.什么是小表驱动大表？

小表驱动大表指的是用小的数据集驱动大的数据集。

2.为什么要用小表驱动大表？
例如：现有两个表A与B ，表A有200条数据，表B有20万条数据 ;
按照循环的概念举个例子

小表驱动大表 > A驱动表，B被驱动表

for(200条){for(20万条)}
大表驱动小表 > B驱动表，A被驱动表

for(20万){for(200条)}
总结：

如果小的循环在外层，对于表连接来说就只连接200次 ;

如果大的循环在外层，则需要进行20万次表连接，从而浪费资源，增加消耗 ;

综上:
小表驱动大表的主要目的是通过减少表连接创建的次数，加快查询速度。

3.怎么区分那个是驱动表与被驱动表？
通过EXPLAIN查看SQL语句的执行计划可以判断在谁是驱动表，EXPLAIN语句分析出来的第一行的表即是驱动表 ;

4.JOIN查询如何选择驱动表与被驱动表 ?
在JOIN查询中经常用到的 inner join、left join、right join
问题解答：
1.当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表 ;
2.当使用right join时，右表时驱动表，左表是驱动表 ;
3.当使用inner join时，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表 ;

测试结论：
测试环境配置：MYSQL 5.7
数据准备：
创建两张测试表大表 user_big_info ，测试数据400万条, 小表user_small_info ,测试数据200万条 ;

CREATE TABLE user_small_info ( id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', user_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '用户唯一标识', username varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名', password varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '密码', real_name varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '真实姓名', phone varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '手机号码', remarks varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '备注', status tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态 1-启用 2-禁用 ', create_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', update_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY uniq_user_id (user_id) USING BTREE, KEY idx_username (username) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';
LEFT JOIN 测试
小表驱动大表

执行时间：18.141s ，由于使用左连接以小表为主表所以，返回行数:200万
执行计划

大表驱动小表

执行时间：25.949s ，由于使用左连接以大表为主表所以，返回行数: 400万
执行计划

结论：

当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表 ; ;

在执行效率上，小表驱动大表优于大表驱动小表 ;

驱动表索引没有生效，被驱动表索引有效 ;

INNER JOIN 测试
小表驱动大表

执行时间：18.660s ，等值连接返回行数:200万

执行计划

大表驱动小表

执行时间：19.060s ，等值连接返回行数:200万

执行计划

结论：

当使用inner join时，数据库会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表 ;

在执行效率上，那个作为主表关系不大，执行效率差距不大 ;

驱动表索引没有生效，被驱动表索引有效 ;
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39634876/article/details/111698250

逢

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