mysql一張大表，一張小表，如何join最快？rows代表這個(gè)步驟相對(duì)上一步結(jié)果的每一行需要掃描的行數(shù)，可以看到這個(gè)sql需要掃描的行數(shù)為35773*8134，非常大的一個(gè)數(shù)字。本來(lái)c和h表的記錄條

mysql一張大表，一張小表，如何join最快？

rows代表這個(gè)步驟相對(duì)上一步結(jié)果的每一行需要掃描的行數(shù)，可以看到這個(gè)sql需要掃描的行數(shù)為35773*8134，非常大的一個(gè)數(shù)字。本來(lái)c和h表的記錄條數(shù)分別為40000 和10000 ，這幾乎是兩個(gè)表做笛卡爾積的開(kāi)銷(xiāo)了（select * from c，h）。

于是我上網(wǎng)查了下MySQL實(shí)現(xiàn)join的原理，原來(lái)MySQL內(nèi)部采用了一種叫做 nested loop join的算法。Nested Loop Join 實(shí)際上就是通過(guò)驅(qū)動(dòng)表的結(jié)果集作為循環(huán)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，然后一條一條的通過(guò)該結(jié)果集中的數(shù)據(jù)作為過(guò)濾條件到下一個(gè)表中查詢數(shù)據(jù)，然后合并結(jié)果。如果還有第三個(gè)參與 Join，則再通過(guò)前兩個(gè)表的 Join 結(jié)果集作為循環(huán)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，再一次通過(guò)循環(huán)查詢條件到第三個(gè)表中查詢數(shù)據(jù)，如此往復(fù)，基本上MySQL采用的是最容易理解的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)join。所以驅(qū)動(dòng)表的選擇非常重要，驅(qū)動(dòng)表的數(shù)據(jù)小可以顯著降低掃描的行數(shù)。

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫(kù)分表之外，還有沒(méi)有其他的解決方式？

mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬(wàn)的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫(xiě)，且表中有大文本字段，單臺(tái)服務(wù)器)?，F(xiàn)在超過(guò)1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：

1 分表?？梢园磿r(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫(kù)，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法

2 讀寫(xiě)分離。尤其是寫(xiě)入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫(xiě)的數(shù)據(jù)放在 redis中，定期同步

3 表的大文本字段分離出來(lái)，成為獨(dú)立的新表。大文本字段，可以使用NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

4 優(yōu)化架構(gòu)，或優(yōu)化SQL查詢，避免聯(lián)表查詢，盡量不要用count(*)， in，遞歸等消耗性能的語(yǔ)句

5 用內(nèi)存緩存，或在前端讀的時(shí)候，增加緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。重復(fù)讀取時(shí)，直接從緩存中讀取。

上面是低成本的管理方法，基本幾臺(tái)服務(wù)器即可搞定，但是管理起來(lái)麻煩一些。

當(dāng)然，如果整體數(shù)據(jù)量特別大的話，也不在乎投入費(fèi)用的話，用集群吧，用TIDB吧