mysql中in大量数据导致查询速度慢怎么优化?

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一、mysql中in大量數據導致查詢速度慢怎么優化

拆分sql語句

mysql中(zhong)in大量數據導(dao)致查(cha)詢(xun)速度慢，優(you)化的名列前茅種方案是(shi)拆(chai)(chai)分(fen)sql子(zi)查(cha)詢(xun)，將一條(tiao)sql拆(chai)(chai)為兩條(tiao)sql，將in內部的sql拆(chai)(chai)分(fen)出來，取出isbn集(ji)合列表，然后利用(yong)mybatis的sql拼接的功能，拼成完整(zheng)的sql語句。

Xml代碼如下所示，名列前茅步首先利用時間參(can)數分頁取(qu)出isbn列表(biao)

第二步先在服務層中(zhong)判斷上一輪取(qu)出(chu)的isbn列表是否為空，如(ru)果不為空繼(ji)續向下執行(xing)，如(ru)果isbn集合列表不為空，繼(ji)續利(li)用mybatis提供的xml動態標簽(qian)功(gong)能，拼接(jie)出(chu)in查詢條(tiao)件(jian)

聯結代替子查詢

這種方案原(yuan)理(li)還是(shi)避免子(zi)查詢，將子(zi)查詢語句改寫為(wei)聯結查詢，改寫后的(de)sql語句如下所示

SELECT

??? t1.isbn,

??? code

FROM

??? tb_book_main t1

??? INNER JOIN

??? ( SELECT isbn FROM tb_book_base WHERE publish_time BETWEEN 20190903 AND 20191003 ) t2

on t1.isbn = t2.isbn

AND role= 100

limit 0,10

使用explain查看索引命(ming)中(zhong)情況，mysql按照預期(qi)命(ming)中(zhong)了tb_book_base的(de)publish_time和tb_book_main的(de)isbn索引

延伸閱讀：

二、什么是Memory引擎

Memory引(yin)擎(qing)是(shi)(shi)Mysql的內存引(yin)擎(qing)，在(zai)實現上，Memory存儲(chu)引(yin)擎(qing)不(bu)同于Innodb這(zhe)(zhe)種(zhong)組(zu)織索引(yin)結構(gou)(索引(yin)即(ji)是(shi)(shi)數據，即(ji)數據存放在(zai)主鍵索引(yin)上)，而是(shi)(shi)將(jiang)索引(yin)和(he)數據分(fen)開(kai)存儲(chu)。索引(yin)采用Hash的形式(shi)，存放主鍵id和(he)指向數據的指針(zhen)，而數據則按插入順(shun)序存放。我們稱這(zhe)(zhe)種(zhong)數據組(zu)織方式(shi)為(wei)堆(dui)組(zu)織方式(shi)。