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SQL里是否可以使用JOIN

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   很多公司都禁止程序员在 SQL 中使用 JOIN,至于原因则出奇的一致:用 JOIN 慢。不过我从没见过谁来论证为什么用 JOIN 慢,结果这个人云亦云的结论越传越广,让我觉得是时候来讨论一下这个看似正确的结论了。

   

   举个例子:查询最新的十篇帖子和对应的用户信息,用 JOIN 是这样的:

SELECT posts.id, posts.content, users.name, ...
FROM posts
JOIN users on posts.user_id = users.id
ORDER BY posts.created_at DESC
LIMIT 10

   如果不使用 JOIN 的话,那么大概会改写成如下两条 SQL:

SELECT id, content, ...
FROM posts
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 10

SELECT name, ...
FROM users
WHERE id in (...)

   第一次查询得到帖子数据,然后在程序代码里收集好想要的 user_id,第二次查询通过 user_id 得到用户数据,接着在程序代码里把两份数据组合起来。

   哪个快?我就不用跑个 bench 了吧,正常人都能看出来是用 JOIN 的快!

JOIN

JOIN

   在我看来,JOIN 的问题不是性能,而是当你执行 posts JOIN users 的时候,实际上相当于做出了一个假设:posts 和 users 两个结婚的表将永远住在同一个 DB 实例上,以后无论贫穷还是富有,疾病还是健康,永不分离。不过实际上,随着项目的发展,很可能会出现 posts 和 users 两个表不得不离婚的情况,结果它们会被划分到不同 DB 实例,一旦出现此类情况,那么当初使用 JOIN 的地方将不得不大量改写。

   至于 SQL 里是否可以使用 JOIN,如果相关的表以后有独立部署的可能性,那么就要考虑避免使用 JOIN,否则用 JOIN 也无妨。当然,有人会找出一些使用 JOIN 后效率奇差的例子,不过这样的问题一来可能是索引不佳,二来可能是特殊情况,用不用 JOIN 都会有类似的问题,只要使用的时候留意即可。下次如果大家再听到别人以性能为由反对 JOIN 的使用,那么不妨把本文的链接发给他,因为他多半没有搞清楚真正的原因是什么。

建议继续学习:

  1. HBase二级索引与Join    (阅读:5764)
  2. Oracle hash join    (阅读:3175)
  3. MySQL 连接    (阅读:3062)
  4. 一个有趣的SQL查询    (阅读:2874)
  5. MySQL源代码的海洋中游弋 初探MySQL之SQL执行过程    (阅读:2845)
  6. MySQL MongoDB SQL 对应    (阅读:2611)
  7. SQL 新手指南    (阅读:2079)
  8. MySQL数据库InnoDB存储引擎查询优化器实现的分析之多表简单JOIN查询    (阅读:2004)
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