这个问题很好，不过我感觉是问产品的，不是问测试的。

如果测试能有这种视野当然更好，属于锦上添花的事情，但也就更好仅此而已。

现在整体行业，想要拿到高工资，懂技术是必备的。

也许大家都很不爽，测试为啥需要懂那么多技术，甚至还要刷算法，我点点点需要啥玩意算法。

但事实就如此，个人力量是无法改变行业趋势，懂技术就是比纯点点点的工资更高。

这一切的前提都是工作就是为了搞钱，如果纯为了乐趣，点点点也很快乐，那就另说。

这三个用途都完全不一样啊，先搞清楚需求。

另外，没必要买最新款的，买二手，官翻的性价比高很多，特别适合预算不足的情况

整体上来说，员工薪水是市场决定的。

当然，也会存在很多和市场不匹配的个例。

这是因为市场价格和当前员工薪是不同步，或者企业故意为之

转行做啥哦

确实，怎么发现好多人结婚好难呀
婚纱照是跟老婆挑了一家私人定制来拍，大概 7k 左右
没有订婚，没有定亲

彩礼是我妈直接跟丈母娘沟通的，我至今都不知道具体数字，只知道大概是 3w 多

3 金是老婆家拿彩礼买的

婚礼的酒席是我爸安排的，在广东三线城市的老家 40 桌不到，12w 左右

婚礼流程，舞台这些是我们请人设计，主持司仪是老婆的好朋友

这一套下来，整体花费跟部分省份的彩礼起步价差不多

结婚整体还是蛮顺利的，唯一的遗憾就是因为口罩，导致老婆很多朋友闺蜜不能来

可以说甲方就是牛批：我可以不用，但你得有

也可以换个角度：

• 现在是不用，以后要用到了，有经验肯定会更好
  
• 没大厂经历，没有名校毕业，就相当于没有证明过，那就是当没潜力处理了

哈哈哈，符合阿里高管的作风。

其实都一样，新高管入职都会搞类似的动作。。

通勤方面说一下个人的感受：

如果单身的话，可以考虑在公司附近的小区合租，不要住城中村。缩短通勤幸福感提升超级明显！！！
我在福田市中心合租 2k 多点就行，电梯老小区。很多城中村也差不多这个价格，甚至更贵。
住得近，通勤骑小电驴 10min 不到，比起 1h 的地铁要好太多了！
本来下班血槽就差不多空了，但是还要快 1h 通勤，要命啊。

早上又要一大早起来挤地铁，太难受了。

多出来的时间，大概率也不会用来学习，但身体感受会很爽，整个人都开心多了。

正 hao，是正浩对吧，之前练手面过，有被恶心到

实战结果

实践出真知，那就跑起来吧。
先说结论

有索引的情况下

耗时绝对值都是比较小的。
INNER JOIN 执行时间: 0.0093 秒
LEFT JOIN 执行时间: 0.0078 秒
性能差异: LEFT JOIN 比 INNER JOIN 慢 0.84 倍

无索引情况

无索引 INNER JOIN 执行时间: 0.2907 秒
无索引 LEFT JOIN 执行时间: 24.5531 秒
无索引性能差异: LEFT JOIN 比 INNER JOIN 慢 84.47 倍

$ python test_inner_join_left_join.py
数据库创建成功
表结构创建成功
正在生成左表数据...
左表已插入 0 行
...
左表数据生成完成：1000行
正在生成右表数据...
右表已插入 10000 行
....
右表已插入 980000 行
右表已插入 990000 行
右表已插入 1000000 行
右表数据生成完成：1,000,000行
为右表的join_key添加索引...
索引添加成功

测试 INNER JOIN:
执行计划分析:
(1, 'SIMPLE', 'l', 'ALL', 'join_key', None, None, None, '1000', 'Using where')
(1, 'SIMPLE', 'r', 'ref', 'idx_join_key', 'idx_join_key', '5', 'test_inner_join_left_join.l.join_key', '50', '')
INNER JOIN 匹配记录数: 100051
INNER JOIN 执行时间: 0.0093 秒

测试 LEFT JOIN:
执行计划分析:
(1, 'SIMPLE', 'l', 'ALL', None, None, None, None, '1000', '')
(1, 'SIMPLE', 'r', 'ref', 'idx_join_key', 'idx_join_key', '5', 'test_inner_join_left_join.l.join_key', '50', 'Using where')
LEFT JOIN 匹配记录数: 100051
LEFT JOIN 执行时间: 0.0078 秒

性能差异: LEFT JOIN 比 INNER JOIN 慢 0.84 倍

测试移除索引后的性能:
已移除右表索引

测试无索引的 INNER JOIN:
执行计划分析:
(1, 'SIMPLE', 'r', 'ALL', None, None, None, None, '997003', 'Using where')
(1, 'SIMPLE', 'l', 'ref', 'join_key', 'join_key', '5', 'test_inner_join_left_join.r.join_key', '1', '')
无索引 INNER JOIN 匹配记录数: 100051
无索引 INNER JOIN 执行时间: 0.2907 秒

测试无索引的 LEFT JOIN:
执行计划分析:
(1, 'SIMPLE', 'l', 'ALL', None, None, None, None, '1000', '')
(1, 'SIMPLE', 'r', 'ALL', None, None, None, None, '997003', 'Using where; Using join buffer (flat, BNL join)')
无索引 LEFT JOIN 匹配记录数: 100051
无索引 LEFT JOIN 执行时间: 24.5531 秒

无索引性能差异: LEFT JOIN 比 INNER JOIN 慢 84.47 倍

Prompt

使用 Cursor + sonnet3.7 模型

在mysql中，请帮我写程序来验证下面的的结论：
连接信息是：        
"HOST": "127.0.0.1",
        "PORT": 3306,
        "USER": "root",
        "PASSWORD": "root",
db重新创建一个，名为test_inner_join_left_join

优先选 INNER JOIN：若只需匹配数据，效率通常更高。
谨慎用 LEFT JOIN：仅在需要保留左表所有行时使用，并确保右表连接键有索引。
实际验证：通过 EXPLAIN 分析执行计划，观察是否触发全表扫描或低效操作。

实际代码

import pymysql
import time
import random

# 数据库连接信息
DB_CONFIG = {
    "host": "127.0.0.1",
    "port": 3306,
    "user": "root",
    "password": "root",
}

def create_database():
    """创建新数据库"""
    conn = pymysql.connect(**DB_CONFIG)
    cursor = conn.cursor()

    try:
        # 删除已存在的数据库（如果有）
        cursor.execute("DROP DATABASE IF EXISTS test_inner_join_left_join")
        # 创建新数据库
        cursor.execute("CREATE DATABASE test_inner_join_left_join")
        print("数据库创建成功")
    except Exception as e:
        print(f"创建数据库失败: {e}")
    finally:
        cursor.close()
        conn.close()

def setup_tables():
    """创建表结构"""
    # 连接到新创建的数据库
    conn = pymysql.connect(
        **DB_CONFIG,
        database="test_inner_join_left_join"
    )
    cursor = conn.cursor()

    try:
        # 创建左表 - 较小的表 (1000行)
        cursor.execute("""
        CREATE TABLE left_table (
            id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
            join_key INT,
            data VARCHAR(100),
            INDEX (join_key)
        )
        """)

        # 创建右表 - 较大的表 (100万行)
        cursor.execute("""
        CREATE TABLE right_table (
            id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
            join_key INT,
            data VARCHAR(100)
        )
        """)

        print("表结构创建成功")
        conn.commit()
    except Exception as e:
        print(f"创建表结构失败: {e}")
        conn.rollback()
    finally:
        cursor.close()
        conn.close()

def generate_data():
    """生成测试数据"""
    conn = pymysql.connect(
        **DB_CONFIG,
        database="test_inner_join_left_join"
    )
    cursor = conn.cursor()

    try:
        # 为左表生成1000行数据
        print("正在生成左表数据...")
        for i in range(1000):
            join_key = random.randint(1, 2000)  # 随机生成连接键
            data = f"Left data {i}"
            cursor.execute(
                "INSERT INTO left_table (join_key, data) VALUES (%s, %s)",
                (join_key, data)
            )

            if i % 200 == 0:
                conn.commit()
                print(f"左表已插入 {i} 行")

        conn.commit()
        print("左表数据生成完成：1000行")

        # 为右表生成100万行数据
        print("正在生成右表数据...")
        batch_size = 10000
        for i in range(1, 1000001):
            join_key = random.randint(1, 10000)  # 随机生成连接键
            data = f"Right data {i}"
            cursor.execute(
                "INSERT INTO right_table (join_key, data) VALUES (%s, %s)",
                (join_key, data)
            )

            if i % batch_size == 0:
                conn.commit()
                print(f"右表已插入 {i} 行")

        conn.commit()
        print("右表数据生成完成：1,000,000行")
    except Exception as e:
        print(f"生成数据失败: {e}")
        conn.rollback()
    finally:
        cursor.close()
        conn.close()

def add_index_to_right_table():
    """为右表的连接键添加索引"""
    conn = pymysql.connect(
        **DB_CONFIG,
        database="test_inner_join_left_join"
    )
    cursor = conn.cursor()

    try:
        print("为右表的join_key添加索引...")
        cursor.execute("CREATE INDEX idx_join_key ON right_table(join_key)")
        conn.commit()
        print("索引添加成功")
    except Exception as e:
        print(f"添加索引失败: {e}")
        conn.rollback()
    finally:
        cursor.close()
        conn.close()

def test_join_performance():
    """测试两种连接方式的性能差异"""
    conn = pymysql.connect(
        **DB_CONFIG,
        database="test_inner_join_left_join"
    )
    cursor = conn.cursor()

    try:
        # 测试INNER JOIN
        print("\n测试 INNER JOIN:")
        print("执行计划分析:")
        cursor.execute("""
        EXPLAIN SELECT l.id, l.data, r.data
        FROM left_table l
        INNER JOIN right_table r ON l.join_key = r.join_key
        """)

        explain_result = cursor.fetchall()
        for row in explain_result:
            print(row)

        # 测量INNER JOIN执行时间
        start_time = time.time()
        cursor.execute("""
        SELECT COUNT(*)
        FROM left_table l
        INNER JOIN right_table r ON l.join_key = r.join_key
        """)
        inner_count = cursor.fetchone()[0]
        inner_time = time.time() - start_time
        print(f"INNER JOIN 匹配记录数: {inner_count}")
        print(f"INNER JOIN 执行时间: {inner_time:.4f} 秒")

        # 测试LEFT JOIN
        print("\n测试 LEFT JOIN:")
        print("执行计划分析:")
        cursor.execute("""
        EXPLAIN SELECT l.id, l.data, r.data
        FROM left_table l
        LEFT JOIN right_table r ON l.join_key = r.join_key
        """)

        explain_result = cursor.fetchall()
        for row in explain_result:
            print(row)

        # 测量LEFT JOIN执行时间
        start_time = time.time()
        cursor.execute("""
        SELECT COUNT(*)
        FROM left_table l
        LEFT JOIN right_table r ON l.join_key = r.join_key
        """)
        left_count = cursor.fetchone()[0]
        left_time = time.time() - start_time
        print(f"LEFT JOIN 匹配记录数: {left_count}")
        print(f"LEFT JOIN 执行时间: {left_time:.4f} 秒")

        # 计算性能差异
        print(f"\n性能差异: LEFT JOIN 比 INNER JOIN 慢 {left_time/inner_time:.2f} 倍")

        # 测试没有索引的情况
        print("\n测试移除索引后的性能:")
        cursor.execute("DROP INDEX idx_join_key ON right_table")
        print("已移除右表索引")

        # 再次测试INNER JOIN (无索引)
        print("\n测试无索引的 INNER JOIN:")
        print("执行计划分析:")
        cursor.execute("""
        EXPLAIN SELECT l.id, l.data, r.data
        FROM left_table l
        INNER JOIN right_table r ON l.join_key = r.join_key
        """)

        explain_result = cursor.fetchall()
        for row in explain_result:
            print(row)

        # 测量无索引INNER JOIN执行时间
        start_time = time.time()
        cursor.execute("""
        SELECT COUNT(*)
        FROM left_table l
        INNER JOIN right_table r ON l.join_key = r.join_key
        """)
        inner_count_no_idx = cursor.fetchone()[0]
        inner_time_no_idx = time.time() - start_time
        print(f"无索引 INNER JOIN 匹配记录数: {inner_count_no_idx}")
        print(f"无索引 INNER JOIN 执行时间: {inner_time_no_idx:.4f} 秒")

        # 测试无索引的LEFT JOIN
        print("\n测试无索引的 LEFT JOIN:")
        print("执行计划分析:")
        cursor.execute("""
        EXPLAIN SELECT l.id, l.data, r.data
        FROM left_table l
        LEFT JOIN right_table r ON l.join_key = r.join_key
        """)

        explain_result = cursor.fetchall()
        for row in explain_result:
            print(row)

        # 测量无索引LEFT JOIN执行时间
        start_time = time.time()
        cursor.execute("""
        SELECT COUNT(*)
        FROM left_table l
        LEFT JOIN right_table r ON l.join_key = r.join_key
        """)
        left_count_no_idx = cursor.fetchone()[0]
        left_time_no_idx = time.time() - start_time
        print(f"无索引 LEFT JOIN 匹配记录数: {left_count_no_idx}")
        print(f"无索引 LEFT JOIN 执行时间: {left_time_no_idx:.4f} 秒")

        # 计算无索引情况下的性能差异
        print(f"\n无索引性能差异: LEFT JOIN 比 INNER JOIN 慢 {left_time_no_idx/inner_time_no_idx:.2f} 倍")

    except Exception as e:
        print(f"测试连接性能失败: {e}")
    finally:
        cursor.close()
        conn.close()

def run_test():
    """运行完整测试流程"""
    create_database()
    setup_tables()
    generate_data()
    add_index_to_right_table()
    test_join_performance()

if __name__ == "__main__":
    run_test()

相关配置

总结

• inner join 确实比 left join 性能更好，尤其是在没有右表索引时，都有索引时，100 万数据时，个人认为性能差距可忽略
• 不管 inner join 和 left join，想要更好性能，都应该注意创建对应的索引

首先，没有任何抬杠的意思；因为回答中说了问 AI，我就顺手问 AI。
仅仅是复制了原文给 gpt，让它来判断。因为我确实不知道这两者的区别，也不知道这个结论的正确性。
另外，我不确定你说得抬杠是我抬杠，还是 gpt 抬杠。

GPT o1 模型给出的答案，似乎不是很认可总结中的示例

在 mysql 中，这个说法有道理吗
示例：若左表有 1000 行，右表有 100 万行且无索引：

INNER JOIN 可能通过索引快速过滤，仅匹配少量数据。
LEFT JOIN 可能需扫描右表全部 100 万行，导致性能骤降。

简短回答：

那种 “一旦用 LEFT JOIN，MySQL 就会被迫扫右表全部数据，而用 INNER JOIN 就能快速过滤只读少量数据” 的说法往往是过度简化甚至不准确的。具体是否要扫右表所有行，取决于是否有可用索引、连接条件、以及优化器能否调整执行计划等多重因素，而不只是句型（LEFT 还是 INNER）本身。

为什么会出现这种说法？

1. 连接顺序受限

   • 对于 INNER JOIN，MySQL 优化器通常可以自由地对多表进行 重排（reorder），选择最优的连接顺序（也就是决定谁先作为驱动表、谁后作为被驱动表）。
     
   • 对于 LEFT JOIN，逻辑上要求 “左表中的每一行都必须出现在结果集中”，所以 MySQL 不能随意重排，必须先读取左表，再去匹配右表。
     
   • 在极端情况下，如果左表很小、右表很大，但是因为没有合适的索引，导致对右表的匹配只能全表扫描，就会出现性能问题；而如果是 INNER JOIN，有时优化器能把 “大表” 放在前面过滤掉大部分无关行（或用其他执行策略），从而减少总的扫描量。
     

2. 没有索引时的 Nested Loop Join

   • MySQL 常用的执行方式是 嵌套循环连接（Nested Loop Join）：对 “驱动表” 的每一行，去 “被驱动表” 中找出匹配的行。
     
   • 如果没有索引，就只能对 “被驱动表” 做全表扫描，这样会非常耗时。
     
   • 由于 LEFT JOIN 限制了连接顺序，可能导致大表总是放在后面被 “一行一行” 地嵌套查找，性能糟糕。
     
   • 但是，如果两张表都没有索引，实际上无论是 INNER JOIN 还是 LEFT JOIN，都可能导致大量扫描，不见得一定是谁就一定更快。

实际上该怎么理解？

1. 是否能用到索引才是关键

   • 只要在右表（无论你是 LEFT JOIN 还是 INNER JOIN 中被当作 “被驱动” 一方）上的连接字段上建有索引，通常就能利用该索引快速定位匹配行，而不会傻傻地扫整个大表。
     
   • 如果右表真的 “没有任何合适的索引”，那么即使是 INNER JOIN，也有可能被优化器选成 “左表” 的角色——然后对另一张表做多次的全表扫描，同样卡得飞起。

2. 优化器对 INNER JOIN 和 LEFT JOIN 的选择空间不同

   • INNER JOIN 时，MySQL 通常可以根据代价估算，动态调整表的读取顺序以及连接方式，因此有时可以 “先扫大表并过滤掉无效行” 或 “先扫小表做索引查找” 等等。
     
   • LEFT JOIN 时，原则上必须保证左表所有行都会输出（包括右表匹配不到时的 NULL），因此 MySQL 在决定执行计划时，不能把右表排到前面 去先做过滤。
     
   • 这就导致某些场景下确实会出现：同样的两张表、同样的连接条件，用 INNER JOIN 相对更快，而 LEFT JOIN 可能会慢。

3. 有没有外部过滤条件、统计信息等

   • 如果结合了其他 WHERE 条件，或者联结字段有不同的选择性，优化器就可能采取完全不同的执行策略。
     
   • 另外 MySQL 优化器会根据统计信息估算 “有多少行能够匹配” 来决定执行计划，一旦统计信息不准确，执行计划也可能跑偏。

经验和建议

1. 给连接列加上合适的索引

   • 这是最重要、也是最通用的建议。只要你的连接列上有索引，再大的表，通常也不会出现 “全表扫描 + 嵌套循环” 的最糟糕情况。
     
   • 有索引后，无论 LEFT 还是 INNER，都比较容易走到比较高效的执行路径。

2. 尽量用能表达业务需求的 JOIN 类型

   • 如果你的业务确实需要 “即便右表无匹配也要保留左表行”，那就用 LEFT JOIN。
     
   • 如果只关心匹配到的行，用 INNER JOIN 就可以。不要为了 “也许会快一点” 而改动语义。

3. 分析执行计划（EXPLAIN）

   • 不要只看 “LEFT JOIN” 和 “INNER JOIN” 就猜测性能好坏。最好使用 EXPLAIN 看实际的 “各表的读取顺序”“是否用到索引”“预估的扫描行数” 等。
     
   • 如果发现某些表走了全表扫描，或连接顺序很不合理，就可以通过建索引或者优化写法来改善。

4. 注意 MySQL 版本

   • MySQL 的优化器在不断演进；老版本里，它不会做 “哈希连接” 或 “BKA（批量索引访问）” 之类的高级优化，主要是基于嵌套循环。
     
   • 新版本则可能引入更多执行策略，某些场景下就算是 LEFT JOIN，MySQL 也能做得不错。

小结

• 在没有任何索引的场景下，确实有可能出现 “LEFT JOIN 很慢、INNER JOIN 快不少” 的情况，但它更多是执行计划和索引缺失的问题，而不只是字面上的 “左连接一定会扫右表”。
  
• 真正要避免性能炸锅，最好在连接列上建索引，并通过 EXPLAIN 确认优化器是否走到了正确的索引访问路径。
  
• 不要盲目地因为一两次测试就认定 “以后都用 INNER JOIN 才快”，那样可能会掩盖真正的问题（缺索引，或写法不当），也可能错误地改变了查询的语义。

https://chatgpt.com/share/67f29f7e-38a8-800b-91bf-dda853d03fe0

说吧，cursor 快速请求用了多少次

牛，精英 od！

不是国企但是有着国企的人情世故

这个就挺难受的

WLB, so cool.

年轻人，以后天下是你的，真棒

标准中年人，太难啦

可以的，毕竟考公才是打工的尽头，加油~~~

副业之所以没告诉大家，只是这个东西没什么可复制性，且风险非常高。

那其实也还好？跟成年人的费用差不多了，每年 5 万，一个月 4k 左右

流利说

哇，你也一直在学习英语哦

哈哈哈，远程对 i 人挺好的。
奖金的话，我感觉差不多，可能是猪场太坑了

这个不太方便多说