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

SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in,或者多个exists,这些情况很难测试效率的,因

in和exists哪个效率高本人测试证明 SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高自己测试本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in

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

原文: http://www.cnblogs.com/AdamLee/p/5054674.html 在网上看到很多关于sql中使用in效率低的问题,于是自己做了测试来验证是否是众人说的那样. 群众: 对于in 和 exists的区别: 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.其实我们区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱

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

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

 mysql中or和in的效率问题      在网上一直看到的是or和in的效率没啥区别,一直也感觉是这样,前几天刚好在看<mysql数据库开发的36条军规>的文章,里面提到了or和in的效率问题,文中提到or的效率为O(n),而in的效率为O(logn), 当n越大的时候效率相差越明显.今天刚好有时间决定对心中的疑惑进行测试,下面是详细的测试过程. 第一步,创建测试表,并生成测试数据,测试数据为1000万条记录.数据库版本为5.1.63.数据库中关闭了query cache,因此数据库缓存不

只要百度not in和not exists,清一色的not exists的效率优于not in,毕竟not exists只是去强调是否返回结果集,只是一个bool值,而not in是返回一个结果集,是由大量大量数据构成的.所以一开始我在做的时候写的是not in,然后前辈告诉我效率太低,改成了not exists,结果查询速度特别慢.为什么呢?首先来看看sql语句,本身sql语句特别长,只写出where条件中的not in和not exists筛选部分语句. not in: where subs

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,

博文来源(oracle中的exists 和not exists 用法):http://chenshuai365-163-com.iteye.com/blog/1003247 博文来源(  in与exists语句的效率问题):http://www.cnblogs.com/iceword/archive/2011/02/15/1955337.html (一) exists (sql 返回结果集为真) not exists (sql 不返回结果集为真) 如下: 表A ID NAME 1    A1 2

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

在网上搜了下关于oracle中not exists和not in性能的比较,发现没有描述的太全面的,可能是问题太简单了,达人们都不屑于解释吧.于是自己花了点时间,试图把这个问题简单描述清楚,其实归根结底一句话:not in性能并不比not exists差,关键看你用的是否正确. 我先建两个示范表,便于说明: create table  ljn_test1 (col number); create table  ljn_test2 (col number); 然后插入一些数据: insert in

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