原文:mysql not in.left join.IS NULL.NOT EXISTS 效率问题记录 mysql not in.left join.IS NULL.NOT EXISTS 效率问题记录,需要的朋友可以参考下. NOT IN.JOIN.IS NULL.NOT EXISTS效率对比 语句一:select count(*) from A where A.a not in (select a from B) 语句二:select count(*) from A left join B o

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,

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

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

HIVE  Map Join is nothing but the extended version of Hash Join of SQL Server - just extending Hash Join into Distributed System. SMB(Sort Merge Bucket) Join is also similar to the SQL Server Merge Join mechnism - just extending it into Distributed S

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

基本概念 Nested loop join: Outer table中的每一行与inner table中的相应记录join,类似一个嵌套的循环. Sort merge join: 将两个表排序,然后再进行join. Hash join: 将两个表中较小的一个在内存中构造一个Hash 表(对Join Key),扫描另一个表,同样对Join Key进行Hash后探测是否可以join,找出与之匹配的行. 一张小表被hash在内存中.因为数据量小,所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中,剩下的少量数据

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.

简介 merge join 对两个表在连接列上按照相同的规则排序,然后再做merge,匹配的输出. 下面这个动态图展示了merge join的详细过程. merge join示例 创建两个表 IF OBJECT_ID('dbo.Tbl10') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.Tbl10; CREATE TABLE dbo.Tbl10( Id INT IDENTITY(1,1), Val INT, Fill CHAR(7000) NOT NULL DEFAULT REPLIC

sql中exists,not exists的用法 - 飞翔-方向 积累 沉淀 - 博客园http://www.cnblogs.com/mytechblog/articles/2105785.html NOT IN vs. NOT EXISTS vs. LEFT JOIN / IS NULL: SQL Server at EXPLAIN EXTENDEDhttps://explainextended.com/2009/09/15/not-in-vs-not-exists-vs-left-join-

left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录  right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行   举例如下:  -------------------------------------------- 表A记录如下: aID aNum 1 a20050111 2 a20050112 3 a20050113 4 a20050114 5 a20050115  

问题诊断: 文件夹所在磁盘已满 问题确认: 查看文件夹所在磁盘剩余空间,找出空间被消耗的文件(集) 查看文件夹所在磁盘空间的所属文件(暂未解决) [root@hadoop1 /]# df -Bg /tmp文件系统                1G-块  已用  可用 已用% 挂载点/dev/mapper/centos-root   50G   50G    1G  100% /[root@hadoop1 /]# df -Bk /tmp文件系统                    1K-块  

[干货总结]:可能是史上最全的MySQL和PGSQL的对比材料 运维了MySQL和PGSQL已经有一段时间了,最近接到一个数据库选型需求,于是便开始收集资料整理了一下,然后就有了下面的对比表 关键词:PostgreSQL 11.MySQL5.7 比较版本:PostgreSQL 11    VS      MySQL5.7(innodb引擎) Oracle官方社区版 版权情况:PostgreSQL 11(免费开源).MySQL5.7 Oracle官方社区版(免费开源) 1. CPU限制 PGSQL

磁盘IO优化的几个方面 优化读取 Sendfile 零拷贝.内存盘.SSD盘 减少写入 AIO 增大error_log级别的日志 关闭access_log  压缩access_log 是否启用proxy buffering syslog替代本地IO 线程池 thread pool     适用于大文件的直接IO 当磁盘文件超过size大小之后,使用directIO功能,避免Buffered IO模式下磁盘页缓存中的拷贝消耗 Syntax: directio size | off; #配置文件最大

一.概念 Fork/Join就是将一个大任务分解(fork)成许多个独立的小任务,然后多线程并行去处理这些小任务,每个小任务处理完得到结果再进行合并(join)得到最终的结果. 流程:任务继承RecursiveTask,重写compute方法,使用ForkJoinPool的submit提交任务,任务在某个线程中运行,工作任务中的compute方法的代码开始对任务进行分析,如果符合条件就进行任务拆分,拆分成多个子任务,每个子任务进行数据的计算或操作,得到结果返回给上一层任务开启线程进行合并,最终通

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

一份ORACLE DBA面试题 一:SQL tuning 类 1:列举几种表连接方式 答: Oracle的多表连接算法有Nest Loop.Sort Merge和Hash Join三大类,每一类又可以分为三小类. 以Nest Loop为例: 传统的Nest Loop连接: 针对In.Exists优化的Semi Nest Loop: 专门针对Not In.Not Exists优化的Anti Nest Loop. Semi/Anti *** Join这几种也叫半连接. (可以补充一下这三个连接的不同

1.InnoDB 相关知识点 InnoDB 引擎是将数据划分为若干数据页,页大小一般16 KB,16384个字节. 插入数据是以记录为单位,这些记录在磁盘的存放方式称之为 行格式/记录格式,有 compact.Redundant.Dynamic和Compressed 四种格式. 1).Compact 行格式 一条完整的记录:记录的额外信息(变长字段长度列表.NULL 值列表.记录头信息).记录的真实数据(列1.列2...的值). 变长字段长度列表:例如varcha()是可以变长的数据类型,变长字

综述 由于SQL是声明式语言(declarative),用户只告诉了DBMS想要获取什么,但没有指出如何计算.因此,DBMS需要将SQL语句转换成可执行的查询计划(Query Plan).但是对同样的数据可以有多种查询方案,性能也差距很大,查询优化器(Query Optimizer)的任务就是从给定的查询中选择一个最优的方案. 最早的查询优化器实现是IBM在1970s设计的 System R,其中的概念和设计到现在依然有很多使用.对于查询优化通常有两种方案: 基于启发式规则:启发式优化将查询的部

临时表空间主要用途是在数据库进行排序运算[如创建索引.order by及group by.distinct.union/intersect/minus/.sort-merge及join.analyze命令].管理索引[如创建索引.IMP进行数据导入].访问视图等操作时提供临时的运算空间,当运算完成之后系统会自动清理. 当临时表空间不足时,表现为运算速度异常的慢,并且临时表空间迅速增长到最大空间(扩展的极限),并且一般不会自动清理了. 如果临时表空间没有设置为自动扩展,则临时表空间不够时事务执行将

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