勵志當(dāng)最強課代表的我來給大家總結(jié)總結(jié)??????

為什么《Java開發(fā)手冊》中禁止在數(shù)據(jù)庫中做多表JOIN呢？

視頻內(nèi)容:

1???join??

2??簡單嵌套循環(huán)??

視頻內(nèi)容:

1???join??

因為?join的效率比較低 ，MySQL 是使用嵌套循環(huán)的方式來實現(xiàn)關(guān)聯(lián)查詢的。

簡單的說就是通過兩層循環(huán)，用第一張表做外循環(huán)，第二張表做內(nèi)。外循環(huán)的每一條記錄都要跟內(nèi)循環(huán)當(dāng)中的所有記錄做比較，符合條件就輸出。

而具體到算法上主要有三種，簡單的嵌套循環(huán)、基于緩存的嵌套循環(huán)以及基于索引的嵌套循環(huán)。而這三種效率其實都不高。

2??簡單嵌套循環(huán)??

最差的就是簡單嵌套循環(huán)，它的做法簡單粗暴，就是全量掃描連接兩張表的數(shù)據(jù)進行兩對比。

復(fù)雜度可以簡單的認為是 on 方。算法是基于索引的嵌套循環(huán)，當(dāng)內(nèi)循環(huán)的表當(dāng)中用到的字段可以用索引的話，那么就會用索引進行查詢數(shù)據(jù)。

因為索引是 B 加數(shù)的，所以可以簡單的認為這個時間復(fù)雜度是 on log N 那基于緩存的嵌套循環(huán)這種算法其實是引入了 buffer 會提前把 Y 循環(huán)當(dāng)中的數(shù)據(jù)放到多個 join buffer 當(dāng)中，內(nèi)循環(huán)的每一行都和多個 buffer 的整體數(shù)據(jù)進行做比較，從而減少內(nèi)循環(huán)的次數(shù)。

復(fù)雜度你可以簡單的理解為 on 乘以 M 這里的 M 指的就是8分的個數(shù)。雖然 MySQL 已經(jīng)盡可能的在做優(yōu)化了，這幾種算法的復(fù)雜度其實還都挺高的。