PostgreSQL SQL优化之NOT IN问题
在我们平时写SQL时,如果遇到需要排除某些数据时,往往使用id <> xxx and id <> xxx,进而改进为id not in (xxx, xxx);
这样写没有问题,而且简化了SQL,但是往往有些极端情况,使用not in就会造成极大的性能损耗,例如:
select * from test where id not in (select id from test_back) and info like '%test%';
这样的话select id from test_back将成为一个子查询,而且不会走索引,每次走一遍全表扫描。
每一条满足info like '%test%'的记录都会去调用这个方法去判断id是否不在子查询中,具体的执行计划见下面的例子。
改进方法:
1)使用test和test_back进行联合查询,id <> id明显是不行的,这样只会判断同一关联条件下的一行中的id是否相同,无法做到排除某些id。
2)正确的方式应该使用not exists,将条件下推到里面,就不会出现子查询了:
select * from test t1 where info like '%test%' and not exits (select 1 from test_back t2 where t2.id = t1.id);
apple=# \d test
Table "public.test"
Column | Type | Collation | Nullable | Default
--------+---------+-----------+----------+---------
id | integer | | not null |
info | text | | |
Indexes:
"test_pkey" PRIMARY KEY, btree (id) apple=# truncate test;
TRUNCATE TABLE
apple=# insert into test select generate_series(1, 100), 'test'||round(random()*10000)::text;
INSERT 0 100
apple=# select * from test limit 1;
id | info
----+----------
1 | test9526
(1 row) apple=# insert into test select generate_series(101, 200), 'tes'||round(random()*10000)::text;
INSERT 0 100
apple=# create table test_back as select * from test where id between 50 and 70;
SELECT 21
apple=# explain select * from test where id not in (select id from test_back) and info like '%test%';
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------
Seq Scan on test (cost=25.88..30.88 rows=49 width=12)
Filter: ((NOT (hashed SubPlan 1)) AND (info ~~ '%test%'::text))
SubPlan 1
-> Seq Scan on test_back (cost=0.00..22.70 rows=1270 width=4)
(4 rows)
apple=# explain select * from test t1 where info like '%test%' and not exists (select 1 from test_back t2 where t2.id = t1.id);
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------
Hash Anti Join (cost=1.47..7.13 rows=89 width=12)
Hash Cond: (t1.id = t2.id)
-> Seq Scan on test t1 (cost=0.00..4.50 rows=99 width=12)
Filter: (info ~~ '%test%'::text)
-> Hash (cost=1.21..1.21 rows=21 width=4)
-> Seq Scan on test_back t2 (cost=0.00..1.21 rows=21 width=4)
(6 rows)
例子里面没有建索引,建索引后,这种优化方式效果更好。
那么进一步扩展来说:
1)!= 不是标准的SQL,<>才是,这两个在PostgreSQL中是等效的。
2)exits和not exits的意思是逐条将条件下放到判断条件,而jion方式是先对表进行笛卡尔积,然后判断同行之间的各列值是否满足关系。
PostgreSQL SQL优化之NOT IN问题的更多相关文章
- SQL优化技巧
我们开发的大部分软件,其基本业务流程都是:采集数据→将数据存储到数据库中→根据业务需求查询相应数据→对数据进行处理→传给前台展示.对整个流程进行分析,可以发现软件大部分的操作时间消耗都花在了数据库相关 ...
- 《高性能SQL调优精要与案例解析》一书谈主流关系库SQL调优(SQL TUNING或SQL优化)核心机制之——索引(index)
继<高性能SQL调优精要与案例解析>一书谈SQL调优(SQL TUNING或SQL优化),我们今天就谈谈各主流关系库中,占据SQL调优技术和工作半壁江山的.最重要的核心机制之一——索引(i ...
- SQL优化案例—— RowNumber分页
将业务语句翻译成SQL语句不仅是一门技术,还是一门艺术. 下面拿我们程序开发工程师最常用的ROW_NUMBER()分页作为一个典型案例来说明. 先来看看我们最常见的分页的样子: WITH CTE AS ...
- sql 优化
1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): oracle的解析器按照从右到左的顺序处理 from 子句中的表名,from子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处 ...
- SQL 优化总结
SQL 优化总结 (一)SQL Server 关键的内置表.视图 1. sysobjects SELECT name as '函数名称',xtype as XType FROM s ...
- (转)SQL 优化原则
一.问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用 系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系 ...
- sql优化阶段性总结以及反思
Sql优化思路阶段性心得: 这段时间的优化做了好几个案例,其实有很多的类似点,都是好几张大表的相互连接,然后执行长达好几个小时,甚至都跑不出来. 自己差不多的思路就是Parallel full tab ...
- mysql sql优化实例
mysql sql优化实例 优化前: pt-query-degist分析结果: # Query 3: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0xDC6E62FA021C85B ...
- ORACLE常用SQL优化hint语句
在SQL语句优化过程中,我们经常会用到hint,现总结一下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的用法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量, ...
随机推荐
- MySQL索引(二)B+树在磁盘中的存储
MySQL索引(二)B+树在磁盘中的存储 回顾  上一篇文章<MySQL索引为什么要用B+树>讲了MySQL为什么选择用B+树来作为底层存储结构,提了两个知识点: B+树索引并不能直接找 ...
- A. Odds and Ends(思维)
A. Odds and Ends time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard inp ...
- Codeforces 785 E. Anton and Permutation(分块,树状数组)
Codeforces 785 E. Anton and Permutation 题目大意:给出n,q.n代表有一个元素从1到n的数组(对应索引1~n),q表示有q个查询.每次查询给出两个数l,r,要求 ...
- sublime 配置sftp代码自动上传(原)
1.首先安装Package Control 使用 ctrl+`快捷键 或者 菜单项View > Show Console 来调出命令界面 然后复制粘贴下面的Python代码到命令输入框中: im ...
- HDU 5867 Water problem ——(模拟,水题)
我发这题只是想说明:有时候确实需要用水题来找找自信的~ 代码如下: #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <s ...
- Pytorch:使用GPU训练
1.模型转为cuda gpus = [0] #使用哪几个GPU进行训练,这里选择0号GPU cuda_gpu = torch.cuda.is_available() #判断GPU是否存在可用 net ...
- (二)C语言之常量
- mybatis延迟加载(Collection)
上篇讲了assocation,同样我们也可以在一对多关系配置的结点中配置延迟加载策略. 结点中也有 select 属性,column 属性. 需求: 完成加载用户对象时,查询该用户所拥有的账户信息. ...
- Redis内存满了的几种解决方法(内存淘汰策略与Redis集群)
1,增加内存: 2,使用内存淘汰策略. 3,Redis集群. 重点介绍下23: 第2点: 我们知道,redis设置配置文件的maxmemory参数,可以控制其最大可用内存大小(字节). 那么当所需内存 ...
- RGB颜色透明度转换
100% — FF95% — F290% — E685% — D980% — CC75% — BF70% — B365% — A660% — 9955% — 8C50% — 8045% — 7340% ...