这两个 SQL 查询之间是否存在性能差异？

Question

我是一个新的 SQL 学习者，也是 StackOverflow 的新手。希望我第一次发帖时没有错过任何重要的东西。

我碰巧从我的导师那里得到两个以下问题，说他们有不同的表现。但我不明白为什么它们在逻辑和计算成本方面不同。

查询 1：

SELECT First_Name,
SUM(total_sales_amount) AS sub_total_sales_amount  FROM
(
select A.First_Name, C.product_quantity * D.Retail_Price AS t  otal_sales_amount From join_demo.customer as A
inner join join_demo.customer_order as B  on A.customer_id = B.customer_id
inner join join_demo.order_details C  on B.order_id = C.order_id
inner join join_demo.product as D  on C.product_id= D.product_id
) E
GROUP BY 1
ORDER BY sub_total_sales_amount DESC  LIMIT 1;

查询 2（有人告诉我这个有更好的性能）：

SELECT A.First_Name,  SUM(C.product_quantity * D.Retail_Price)  AS  sub_total_sales_amount
From join_demo.customer as A
inner join join_demo.customer_order as B  on A.customer_id = B.customer_id
inner join join_demo.order_details C  on B.order_id = C.order_id
inner join join_demo.product as D  on C.product_id= D.product_id  GROUP BY 1
ORDER BY sub_total_sales_amount DESC  LIMIT 1;

我在本地 Mac 上运行 MySQL。但我想这将是一个关于 SQL 性能调优的一般问题。 有人可以解释这个问题吗？非常感谢！

更新： 感谢@Tim 和@MatBailie。我在每个查询之前都添加了 EXPLAIN。 结果完全一样。我猜两个查询的性能水平相同。

<头>

id	选择类型	表	分区	类型	possible_keys	键	key_len	参考	行	过滤	额外
1	简单	A	NULL	全部	NULL	NULL	NULL	NULL	3	100	使用临时；使用文件排序
1	简单	B	NULL	全部	NULL	NULL	NULL	NULL	4	25	使用哪里；使用连接缓冲区（哈希连接）
1	简单	C	NULL	全部	NULL	NULL	NULL	NULL	5	20	使用哪里；使用连接缓冲区（哈希连接）
1	简单	D	NULL	全部	NULL	NULL	NULL	NULL	5	20	使用哪里；使用连接缓冲区（哈希连接）

Answer 1

旧版本的 MySQL 用于自动物化派生表（FROM 子句中的子查询）。 “Materialize”意味着 MySQL 运行子查询并将结果保存在一个临时位置（在这种情况下，在进行聚合之前）。

我认为从 5.7 版开始优化器得到了改进（尽管历史可能是错误的）。现在，MySQL 在物化方面更加智能，通常会将子查询与外部查询合并。

因此，更新版本的 MySQL 应该产生相同的执行计划。当然，优化器可能会混淆，优化器可能会决定具体化子查询，这在大多数情况下会减慢查询速度。

您可以在 documentation 中阅读更多相关信息。

您还应该学习使用有意义的表别名，例如 c 代表 customers。并且，限定所有 列引用，以便清楚列的来源。任意字母可能比根本没有别名更糟糕（假设列都是限定的）。

Answer 2

第一个查询使用显式子查询首先生成一个中间结果，其中包含每个名字的每个总金额。然后，它在外部查询中聚合 name 以生成您想要的总和。第二个版本不使用任何这样的中间子查询，而是直接在连接的表上聚合。因此，第一个查询可能会在内存和性能方面产生额外的开销，因为 MySQL 必须聚合中间表。

但是，您应该检查两个查询的 EXPLAIN 计划以验证这一点。也有可能 MySQL 足够聪明，可以使用与第二个相同的计划来执行第一个查询。

Answer 3

请提供SHOW CREATE TABLE。

听起来好像缺少这些索引：

B:  INDEX(customer_id)
C:  INDEX(order_id)
D:  INDEX(product_id)