为何在计数统计时，笛卡尔积有时反而比左连接效率更高？
为何笛卡尔积在计数统计时胜过左连接？
在某些场景下，进行计数统计时，使用笛卡尔积（cross join）的效率竟然高于左连接（left join），这似乎违背了常理。
案例对比
以两个表x和y为例，x表有30万行数据，y表有2000行数据。测试结果如下：
左连接
select count(*) from x a left join y b on a.verify_user_id=b.user_id where a.state='2'
笛卡尔积
select count(*) from X A, Y B where A.verify_user_id=B.user_id and A.state='2'
效率对比
- 左连接：执行时间2.4秒
- 笛卡尔积：执行时间0.6秒
分析原因
笛卡尔积效率更高的原因在于：
- 优化器选择差异：左连接指定了x表为主表，导致x表上的索引无法有效地被使用。而笛卡尔积没有指定主表，优化器可以选择数据量更小的y表作为基础表。
- 查询条件影响：左连接中加入了额外的条件a.state=’2′, 这会导致对x表的额外扫描。而笛卡尔积中将该条件作为where条件，在读取数据前进行过滤，减少了扫描范围。
需要注意的是，在不同场景下，效率会受到多种因素的影响，具体情况应具体分析。
内连接的优势
专家建议优先使用内连接（inner join），原因如下：
- 效率更高：内连接实际上是笛卡尔积之后再进行过滤，因此效率会高于左连接。
- 避免空值：内连接不会产生空值，这在某些情况下非常有用。
因此，在进行计数统计时，应根据实际情况，综合考虑数据量、索引和查询条件等因素，选择合适的join方式。
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