mysqljoin快还是内存循环

在MySQL中，根据查询的复杂程度，使用内存循环或者MySQL Join可以有效提高查询效率。内存循环是指在MySQL中使用内存中的数据进行循环，而MySQL Join是指在MySQL中使用多个表之间的连接来查询数据。

内存循环的优点是可以更快地查询数据，因为它只需要在内存中进行循环，而不需要在数据库中进行查询。但是，它的缺点是只能处理少量数据，而且它只能处理简单的查询，不能处理复杂的查询。

MySQL Join的优点是可以处理复杂的查询，因为它可以在多个表之间进行连接，从而查询出更多的数据。但是，它的缺点是查询效率较低，因为它需要在数据库中进行查询，而不是在内存中进行查询。

总的来说，在MySQL中，根据查询的复杂程度，使用内存循环或者MySQL Join可以有效提高查询效率。

问题

我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办？

实验

我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。

写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：

执行一下脚本：

现在执行以下 SQL 看看效果：

...

执行了 16.80s，感觉是非常慢了。

现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：

感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。

那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：

我们格式化一下 SQL：

可以看到 MySQL 将

select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询

转换成了

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询

如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：

select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，

而关联子查询就需要循环迭代：

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA：     扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。

显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。

我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。

...

可以看到执行时间变成了 0.67s。

整理

我们诊断的关键点如下：

\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。

\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。

\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。

mysqlexecutebatch效率慢

1. 数据查询过慢一般是索引问题，可能是因为选错索引，也可能是因为查询的行数太多。

2.客户端和数据库连接数过小，会限制sql的查询并发数，增大连接数可以提升速度。

3.innodb里会有一层内存buffer pool用于提升查询速度，命中率一般>99%，如果低于这个值，可以考虑增大buffer pool的大小，这样也可以提升速度。

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