我记得我曾经去过一次面试，面试官问了一个有关数据库的问题。问题大致如下：
访调员：您通常写SQL吗？
我：是的，这不是必须的技巧。
访调员：然后您知道多个表数据之间存在连接。您如何检查数据？
我：加入。
访调员：使用容易吗？
我：小偷易于使用，尤其是左JON，我在盗贼身上熟练。
访调员：Emm ...，然后回去等待。
我不知道您是否遇到了此类问题，或者通常如何处理多表相关的数据，您还使用JOIN语句处理吗？
目前，我们没有直接定义加入语句的错误。让我们看一个简单的例子。
在这里，我使用MySQL数据库。由于测试要求我们创建两个表T/T2，因此该句子相对简单
使用功能创建一些测试数据。我在T桌上创建了1000万件，并在T2表中创建10,000件。
首先写下小学生的句子以进行测试：
emm ...我不知道它已经等待了多长时间，还没有结束，所以我添加了限制条件，只有10个数据
等待时间要少得多，总共19.99年代消耗了19.99s
这种速度，我觉得我可以回家种土地...
如果您想了解这么长时间消耗的原因，则必须首先了解如何实现此查询过程，然后才能得出结论可以使用加入。
首先查看执行计划
其中三个重要：
从上面的执行计划中，我们可以看到，要获取最后10个数据，我们需要扫描近1亿行数据。这个过程非常耗时和浪费。
整个过程可以理解为以下步骤：
时间复杂性：
一个对数据库有一点了解的朋友一定已经问过，为什么不将字段a添加到T2中的字段a？
如果没有问题，让我们尝试先添加索引，然后查看相同SQL所需的SQL多少。
哦，天哪，这不是一两点，现在只需要0.04来查询一次，它几乎飞起来了
看看执行计划：
目前，表T仍被完整的表扫描。不同之处在于，T2中的T2是参考，这意味着我们目前使用索引，然后查看整个执行过程：
可以发现，与上述步骤相比，只有在第三步中，在寻找驾驶表T2时才有所不同。每个步骤3均执行，只有两个搜索，即搜索索引A和主键索引，然后找到以找到主密钥索引，然后找到以找到主键索引，然后找到以找到主键索引，然后找到找到主键索引，然后找到以找到主键索引，然后找到主键的主键索引，然后在驱动器表中找到主键的主键索引。。
时间复杂性：
上面分析了两个联接过程，即索引状态和索引状态的联接过程：
该算法是一个嵌套循环，依次读取驱动程序表中的数据，并比较每次的数据，例如，在此示例中，我们的驱动器表数据（10000000）*驱动器仪表数据（10000）=时间复杂性当然，该算法将在没有数据库的情况下使用100亿次。
该算法是，当我们没有新索引时，MySQL InnoDB引擎将使用此算法。特定过程如下。时间复杂性与上述算法相同。他们都是m * n。
该算法是为了增加索引，MySQL将使用算法，并引入了特定过程。
如果我们使用索引嵌套的作业算法，它实际上不会产生太大影响，这完全满足了大多数场景的使用。
如果使用了嵌套环连接算法，则将导致大量扫描线，尤其是数以千万计甚至数亿个示例的数据的数据量，这将导致驱动器表达到扫描太多次，不建议占用大量系统资源和缓存资源。
至于一开始提到的面试官的问题，确实发生了。面试官是否想获取与表中表中的数据相关联的数据。SQL执行时，您是否仅查询单个表？实际上，这段时间的复杂性是复杂性。它不会减少，但会增加SQL执行的数量。我想知道每个人如何使用它？
在下一章中，我们必须讨论使用加入时如何优化它？在此示例中的缓存是什么以及如何优化它？以及提高查询效率的其他有效手段。