MySQL优化-小表驱动大表原则

对于程序而言，外层循环越大，性能越低，对于数据库而言，永远是小的数据集放在最外层

程序设计原则：小的循环放到最外层，大的循环放在最小层

我们通过设置x、y、z的值来测试，而 x * y * z它的值是不变的，即我们测试的总循环次数不变。我们通过调整x、y、z的值分别来测试一下

注意，这里的测试需要通过三层for循环才能测出效果

public class ForTest {
// Integer.MAX_VALUE = 2147483647
//    static int x = 1000000000;
    static int x = 10000;
    static int y = 1000;
    static int z = 1000;

    public static void main(String[] args) {
        test1();
    }

    public static void test1() {
        long nanoTime1 = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < x; i++) {
            for (int j = 0; j < y; j++) {
                for (int m = 0; m < z; m++) {
                    int a = 10;
                    int b = 20;
                    int c = a + b;
                }
            }
        }
        long nanoTime2 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("总耗时:" + (nanoTime2 - nanoTime1));
    }
}

测试结果：

 

 

LEFT JOIN

select * A left join B on A.id = B.aid 是给A表加索引还是给B表加索引？

对于left join而言，此SQL相当于

for (int i=0; i<A.size(); i++) {
    for (int i=0; i<B.size(); i++) {
        if(A.id==B.aid) {
        }
    }
}

当A表为小表时，性能要比A表为大表的性能要高

索引建立原则：因为A表为基准表（固定不变的），B表为驱动表，因此需要在B表建立索引，即程序为：

for (int i=0; i<A.size(); i++) {
    B b = findB(A.id); // 通过索引查找
}

从另一个角度而言，假设A表数据集为100条，B表数据集为100000条，给B表加索引要比A表加索引要好！