今天用到要查询七天内都没有装机的门店信息,首先想到了用not in,先把装机的userid查出来,然后再id not in,但是这样就必须使用子查询,数据量少还可以,数据量大了的话,肯定效率特别低,因为MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表.然后外层查询语句再临时表中查询记录.查询完毕后,MySQL需要撤销这些临时表.因此,子查询的速度会受到一定的影响.如果查询的数据量比较大,这种影响就会随之增大. 首先使用: select * from v9_wba_account where
今天想的利用explain与progiling分析下语句然后进行优化.本文重点是如何通过explain与profiling分析SQL执行过程与性能.进而明白索引的重要性. 表的关系如下所示: 原始的查询SQL:(根据用户的ID查看用户的权限) SELECT * FROM permission WHERE permissionid IN(SELECT permissionid FROM rolepermission WHERE roleid IN(SELECT roleid FROM user_r
1.什么是子查询.表关联查询: 子查询:是指在主sql语句中的select或where子句中使用select查询语句:select a.name,(select b.name from b where b.id=a.id) from a where a.name lik 'a%' 表关联查询:指多个表联合查询.select a.name,b.name from a,b where a.id=b.id and a.name like 'a%'; 尽管联合查询性能并不佳.可是和 MySQL 的子查询
开发人员给了一个sql ,结构如下delete from B where ID in (select NID from H where guid='xxx'); 内部sql满足条件的结果集只有一条,但是整个删除操作执行了将近1分钟,如果是将结果集放在括号里或者将in改为= ,执行的速度可以实现毫秒级别 但是如果内部查询结果集多于一行,采用第一种方案的话需要更改程序,后来又试了一种更改为join,速度也是极快. 测试表,t1.id上有索引,t2.id无索引 mysql> select * from
semi-join Materialization 是用于semi-join的一种特殊的子查询物化技术.通常包含两种策略:1.Materialization/lookup2.Materialization/scan 考虑一个查询欧洲有大城市的国家: select * from Country where Country.code IN (select City.Country from City where City.Population > 7*1000*1000) and Country.c
LooseScan执行semi-join子查询的一种策略. 我们将通过示例来演示这种松散(LooseScan)策略.假设,我们正在查找拥有卫星的国家.我们可以通过以下查询获得它们(为了简单起见,我们忽略了多个国家财团拥有的卫星): select * from Country where Country.code in (select country_code from Satellite); 假设,在Satellite.country_code上有一个索引.如果我们使用该索引,我们将按卫星所属国
FirstMatch执行semi-join子查询的一种策略. 类似于MySQL 5.x中如何执行in.exists子查询. 让我们以搜索拥有大城市的国家为例: select * from Country where Country.code IN (select City.Country from City where City.Population > 1*1000*1000) and Country.continent='Europe'; 假设,我们的执行计划是找到欧洲的国家,然后,对于每个
duplicate weedout是执行semi-join子查询的一种策略. 将semi-join作为一个常规的inner join.然后使用一个临时表,将重复的记录排除. 假设,你有一个查询,你在寻找一个大城市人口占总人口33%以上的国家: select * from Country where Country.code IN (select City.Country from City where City.Population > 0.33 * Country.Population and
,,,) ) LIMIT 第一种方式in where:2000ms SELECT COUNT(*) AS tp_count FROM xxx_b2c_orders o ,,,) and from xxx_invite_invite i , , ) ); 第二种方式exists:1600ms ,,,) ,,) 第三种方式join:110ms 效果非常明显