坦白说第一眼看过去我觉得你在杠，仔细看了一下你发的内容，发现还是 GPT 在杠

额外说一句，用任何厂家的 AI，问问题的时候都不要带上倾向性甚至拉踩的方式，不然你得到的答案慢慢的、越来越接近你已经知道的信息，这是自己给自己创造信息茧房，而且这些 AI 很容易被 “投毒”，使用时更需小心。比如你要问：“格力空调比大金空调好在哪里”，不如问 “格力空调和大金空调各自有什么优缺点”。你预设了自己想要的答案，他们就会变成一种新的竞价排名工具……

这种为了杠而杠的问题，针对性太强了，GPT 显然在扮演理中客，强行否定……甚至为了杠而假定出对方说过某个错误言论，比如：

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

“一旦用 LEFT JOIN，MySQL 就会被迫扫右表全部数据” 这句话谁说的呢？

在我看来，或许 GPT 连 “可能” 和 “一旦” 都理解不清楚，就没必要参与中文的逻辑解答了，要不你问问它 “INNER JOIN 和 LEFT JOIN 有什么区别”，看它怎么回答呢？

问一下 AI 就知道了，LEFT JOIN 的作用一般来说仅在于 返回左表所有行，右表部分无匹配，帖子里的场景 case_branch，起码会有个 main、master 或 base，必然会有匹配（如果没有，那就是数据结构问题了），为啥要用 LEFT JOIN？

在联表查询中，INNER JOIN 和 LEFT JOIN 的效率对比需结合具体场景分析，但通常 INNER JOIN 效率更高，原因如下：

1. 结果集大小

• INNER JOIN：仅返回匹配的行，结果集更小。
• LEFT JOIN：返回左表所有行（即使右表无匹配），结果集可能更大。处理更多数据会增加内存和计算开销。

2. 索引与过滤

• 若连接键有索引，两者效率接近。但若右表无匹配时，LEFT JOIN 需额外处理 NULL 值，可能略微增加开销。
• 若右表无索引，LEFT JOIN 可能触发全表扫描，导致性能显著下降。

3. 执行计划优化

• 数据库优化器可能将 LEFT JOIN 转换为 INNER JOIN（当左表所有行在右表均有匹配时），此时效率相同。
• 但若优化器无法确定匹配情况，LEFT JOIN 可能选择保守执行计划（如哈希连接），增加内存使用。

4. 数据分布影响

• 若左表大部分行在右表有匹配，两者效率差异较小。
• 若左表大量行在右表无匹配，LEFT JOIN 因处理更多 NULL 值而更慢。

总结

• 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。

• 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。

是什么样的魔鬼数据结构设计才会让你在 OLTP 应用里面敢随便用 left join 的
遇到这种问题我第一反应就是干死这种 sql，干不死就要重新设计数据结构

黑哥太霸道了，取关取关

你要不要去问问 kimi、ds、千问、文心它们这几个问题：

• 测试对象有 4 个输入，取值分别为（A1, A2）、（B1, B2, B3）、（C1, C2）、（D1, D2, D3, D4），使用 BC(Basic Choice) 覆盖方法获得的测试条件有哪些？
• 有函数 f(l, m, n)，l 取值 [1500, 1800], m[2, 15], n[3, 25]，采用边界值法和基本选择法进行测试，仅考虑边界内有效值，最少有几个测试用例，分别是什么？

听听 AI 在放什么屁……再决定要不要用 AI 写 case

昊翔本人？

参考 FMEA：https://zhuanlan.zhihu.com/p/523384133

远程调试的技术细节看样子你们都明白，明显问题只在租户管理，你想问的

如何做到只获取一台 iOS 的调试权限

人家回答你了：

通过云端设备池管理系统，确保每台设备在同一时间仅分配给一个用户，避免权限冲突

所以你们在杠啥？