SELECT
一堆明细数据
FROM
明细表
LEFT JOIN 单据表
LEFT JOIN 项目表
LEFT JOIN 明细关联组织的id表
LEFT JOIN 公司组织结构表
WHERE
明细.`status` = 0 -- 明细状态为正常
and 单据.`status` = 0; -- 单据状态为正常
以上语句执行时间大概是1分钟，如果加上了部门ID != "某部门ID"的条件之后，查询时间直接翻了10倍以上，这是为什么啊？
“Devil组”引证GPT后的撰写：
添加不等于条件可能会导致查询优化器无法使用合适的索引，从而导致查询性能的下降。在这个问题中，如果添加了部门ID的条件，而该条件又没有被索引覆盖，查询优化器可能会选择全表扫描，导致查询时间大幅度增加。
要解决这个问题，可以尝试优化查询语句，使得查询条件能够被索引覆盖，或者在查询之前确保表的索引信息是最新的。例如，可以尝试在查询条件中使用等于操作符而不是不等于操作符，或者使用覆盖索引等技术来避免全表扫描。另外，可以考虑优化查询语句的性能，如分析查询语句的执行计划、增加索引等等。望采纳
1、最后一行（11行）的and条件，导致你第 5 行的LEFT JOIN 单据表 直接变成了 JOIN 单据表……
2、想来 部门ID 字段应该属于 公司组织结构表，且这个表中的数据量最小，当你在LEFT JOIN 连接中，在最后的WHERE中使用该表的 部门ID 作为条件时，你的 LEFT JOIN 本身很有可能直接变为 INNER JOIN 了…………最终结果可能与你预期的不符合
3、当你在WHERE中加了 部门ID != "某部门ID" 的条件之后，你FROM中的5张表关联的所有数据均需要判定这个条件，即便是每张表100的数据量（关联ON的条件筛选之后），需要判定的数据量也有100^5=10亿，而且 ！= 无法利用索引
4、从整理FROM子句的关联路径上看，你是明细表关联主表，即大表关联小表），而正常的关联路径应该是小表关联大表
5、如果不修改你的关联路径，你需要将你整个语句作为一个子句，在SELECT中添加 部门ID字段，在外部再包一层SELECT语句，其WHERE条件仅 部门ID != "某部门ID" 条件即可
7、如果修改你的关联路径……需要知道你的各表数据量、索引情况以及关联中涉及的结果数据量等等才能决定如何修改…………