使用MySQL提供的Sample数据库Sakila 现将profiling打开,用来一会查看sql执行时间 set profiling=1; exists 子查询与 join联接效率的对比,功能:查看没有演员的电影 EXPLAIN SELECT film_id, language_id FROM sakila.film WHERE NOT EXISTS( SELECT * FROM sakila.film_actor WHERE film_actor.film_id = film.film_id
关于in与exists的效率讨论1).select * from A where id in (select id from B)以上查询使用了in语句,in只执行一次,他查出B表的所有id字段并缓存起来.之后,检查A表的id是否与B表中的id相等,如果相等,则将A表的记录加入结果集中,直到遍历完A表的所有记录. 由此可知,当B表数据较大时,不适合使用in,因为它会将B表数据全部遍历一次.如:A表有1000条记录,B表有10000000条记录,那么最多有可能遍历1000*10000000次,效率
在用in的地方可以使用freemark标签代替,例如: 将 <#if assistantList??&& (assistantList?size > 0)> AND (c.uid = ${uid} OR c.course_id IN (<#list assistantList as item> ${item} <#if item_has_next>,</#if></#list>)) <#else> AND c.u
网上可以查到很多这样的说法: 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大.如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in: 例如:表A(小表),表B(大表)1:select * from A where cc in (select cc from B) 效率低,用到了A表上cc列的索引:select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) 效率高,用到了B表上cc列的索引. 相
从效率来看: 1) select * from T1 where exists(select 1 from T2 where T1.a=T2.a) ; T1数据量小而T2数据量非常大时,T1<<T2 时,1) 的查询效率高. 2) select * from T1 where T1.a in (select T2.a from T2) ; T1数据量非常大而T2数据量小时,T1>>T2 时,2) 的查询效率高. 简而言之,一般式:外表大,用IN:内表大,用EXISTS. 执行方式:
10:40 2013-08-29 JOIN ON...AND A left join B on A.col1=B.col1 and A.col2=xx A left join B on A.col1=B.col1 where A.col2=xx 前面一种情况A.col2=xx是作为与 B的关联条件,满足on条件的返回B值,否则B为NULL(只影响B是否为NULL)后面一种情况A.col2=xx是作为where筛选条件,满足where条件的A才能作为左表(影响A的行数)在left join和rig
in和exists执行时,in是先执行子查询中的查询,然后再执行主查询.而exists查询它是先执行主查询,即外层表的查询,然后再执行子查询. exists 和 in 在执行时效率单从执行时间来说差不多,exists要稍微优于in.在使用时一般应该是用exists而不用in 如果子查询得出的结果集记录较少,主查询中的表较大且又有索引时应该用in,反之如果外层的主查询记录较少,子查询中的表大,又有索引时使用exists.IN时不对NULL进行处理. not exists 和 not in 比较时,
A: In:是把外表和内表做Hash 连接,而exists 是对外表作loop 循环,每次loop循环再对内表进行查询. 当查询两个表的大小相当时,用In 和 exists差别不大. 如果两个表中一个表较小,一个表较大,那么子查询表大的用exists,子查询表小的用In,效率会高的. 也就是说 IN适合于外表大而内表小的情况:EXISTS适合于外表小而内表大的情况,这样效率会高的 例如 :表a(小表),表b(大表) 1.select * from a where aid in (select a
一. IN和EXISTS比较 在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行查询.此时就会用到IN和EXISTS. 例如:查询departments表中存在的部门的人数. 1. 使用IN SQL> set timing on SQL> select employees.department_id,count(*) 2 from employees 3 where employees.department_id in ( 4 select departmen
mysql使用总结: 一:EXISTS 和 IN 的查询效率问题 1:当a表的数据小于b表中的数据时 用 IN 的效率是要小于用 EXISTS 的效率 SELECT * FROM a WHERE id IN ( SELECT id FROM b ) 2:当a表的数据大于b表中的数据时 用 EXISTS 的效率是要小于用 IN 的效率 SELECT * FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.xx = b.xx ) 3: 当A表数据与B表数据
hive的多表连接,都会转换成多个MR job,每一个MR job在hive中均称为Join阶段.按照join程序最后一个表应该尽量是大表,因为join前一阶段生成的数据会存在于Reducer 的buffer中,通过stream最后面的表,直接从Reducer中读取已经缓冲的中间数据结果,与后面的大表进行连接时,只需要从buffer中读取缓存的key,与大表中的指定key进行连接,速度更快,也避免内存缓冲区溢出. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b
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