exits  in left join性能比较 ,笔者使用的是MYSQL数据库,这三个关键字方法在其他的关系数据库里也是大同小异,如果各种有兴趣,自行比较. 我这里有一个249_account 表,总数为8538507   249001_account_temp表 总数为 8242734 其中有部分数据,249_account里有,249_account_temp表里没有,要求找出249_account多余数据 使用上面三种方法进行查找,三种查到的数据条数都是  294451条 not exit

前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

前言 前面我们学习了NOT EXISTS和NOT IN的比较,当然少不了EXISTS和IN的比较,所以本节我们来学习EXISTS和IN的比较,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初步探讨EXISTS和IN 我们创建表Table1并且取出前面创建BigTable表中的六条数据并插入其中,同时有一条数据重复,如下: CREATE TABLE Table1 (IntCol UNIQUEIDENTIFIER) Insert into Table1 (IntC

转自http://www.2cto.com/database/201310/251176.html 对于in和exists.not in和not exists还是有很多的人有疑惑,更有甚者禁用not in,所有的地方都要用not exists,它真的高效吗? [实验1 in和exists原理及性能比较] 准备数据 create table test1 as select * from dba_objects where rownum <=1000; create table test2 as s

EXISTS.IN与JOIN,都可以用来实现形如“查询A表中在(或不在)B表中的记录”的查询逻辑. 在查询的两个表大小相当的情况下,3种查询方式的执行时间通常是:EXISTS <= IN <= JOINNOT EXISTS <= NOT IN <= LEFT JOIN只有当表中字段允许NULL时,NOT IN的方式最慢:NOT EXISTS <= LEFT JOIN <= NOT IN 但是如果两个表中一个较小,一个较大,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in

Go字符串连接 对于字符串的连接大致有两种方式: 1.通过+号连接 func StrPlus1(a []string) string { var s, sep string for i := 0; i < len(a); i++ { s += sep + a[i] sep = " " } return s } 2.通过strings.Join连接 func StrPlus2(a []string) string { return strings.Join(a, " &q

前言 对于上述锁其实是一个老生常谈的话题了,但是我们是否能够很明确的知道在什么情况下会存在上述各种锁类型呢,本节作为SQL Server系列末篇我们 来详细讲解下. Range-Lock 上述关于RangeS-U.RangeS-S.RnageX-X以及还有RangeI-N这四种锁属于范围锁(Range-Lock)范畴.那么在什么情况下会存在范围锁呢,当在SERIALIZABLE最高隔离级别时范围锁将会被用到,这也就意味着直到事务开启到结束查询出的结果集是一致的以此来防止幻影.在该隔离级别中锁定的

前言 网络上有大量的资料提及将 IN 改成 JOIN 或者 exist,然后修改完成之后确实变快了,可是为什么会变快呢?IN.EXIST.JOIN 在 MySQL 中的实现逻辑如何理解呢?本文也是比较粗浅的做一些介绍,知道了 MySQL 的大概执行逻辑,也方便理解.本文绝大多数内容来自:高性能MySQL第三版(O'Reilly.High.Performance.MySQL.3rd.Edition.M),还有一部分来自于网络,还有的来自于自己的理解,以下的内容有引用的都会做标准,如有雷同,纯属巧合

前言 本节我们来讲讲联接综合知识,我们在大多教程或理论书上都在讲用哪好,哪个性能不如哪个的性能,但是真正讲到问题的实质却不是太多,所以才有了本系列每一篇的篇幅不是太多,但是肯定是我用心去查找许多资料而写出,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初次探讨INNER JOIN和IN性能分析 接下来我们看第一篇联接综合知识讲解INNER JOIN和IN的比较分析,我们通过创建表来看INNER JOIN. 创建测试表1 CREATE TABLE Table1

2014-09-25 Created By BaoXinjian

一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,即是右表(table2)并无对应匹配记录. RIGHT JOIN(右连接):与 LEF

文章转载的:http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3754322.html 一.join语法概述 join用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表 JOIN按照功能大致分为如下三类: (1)INNER JOIN(内连接或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. (2)LEFT JOIN(左连接):取得左表(

转自:http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3754322.html 一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):取得左表(table

写了关于Hadoop下载地址的Map侧join 和Reduce的join,今天我们就来在看另外一种比较中立的Join. SemiJoin,一般称为半链接,其原理是在Map侧过滤掉了一些不需要join的数据,从而大大减少了reduce的shffule时间,因为我们知道,如果仅仅使用Reduce侧连接,那么如果一份数据中,存在大量的无效数据,而这些数据,在join中,并不需要,但是因为没有做过预处理,所以这些数据,直到真正的执行reduce函数时,才被定义为无效数据,而这时候,前面已经执行过shuf

转:http://www.cnblogs.com/WizardWu/archive/2011/10/01/2197147.html EXISTS运算符 EXISTS 可称之为运算符,有些书称它为关键词. EXISTS 和 IN 关键词很类似,但仍有些不同,EXISTS 使用时不会返回数据,而是返回简单的 TRUE / FALSE.如下示例,即使子查询返回 NULL,用 EXISTS 也会得到 TRUE: SELECT DepartmentID, Name FROM HumanResources.

在很多业务场景中,会使用NOT EXISTS语句来确保返回数据不存在于特定集合,部分场景下NOT EXISTS语句性能较差,网上甚至存在谣言"NOT EXISTS无法走索引". 首先需要明确的是:索引不是万能的,使用索引的执行计划并不一定就是最好的执行计划. 以某监控平台为例,使用NOT EXISTS的SQL为: SELECT count(1)FROM t_monitor mWHERE NOT exists(    SELECT 1    FROM t_alarm_realtime A

索引,索引!!!为经常查询的字段建索引!! 但也不能过多地建索引.insert和delete等改变表记录的操作会导致索引重排,增加数据库负担. 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by,

一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,无需关心右表(table2)中是否有对应匹配记录:有对应连接的记录会根据连接显示,没有

一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,即是右表(table2)并无对应匹配记录. RIGHT JOIN(右连接):与 LEF

写SQL语句的时候我们往往关注的是SQL的执行结果,但是是否真的关注了SQL的执行效率,是否注意了SQL的写法规范? 以下的干货分享是在实际开发过程中总结的,希望对大家有所帮助! 1. limit分页优化 当偏移量特别大时,limit效率会非常低. SELECT id FROM A LIMIT 1000,10 很快 SELECT id FROM A LIMIT 90000,10 很慢 方案一: select id from A order by id limit 90000,10; 复制代码 如