数据量不到万级别，join 和 in 差不多；数据量达到万级别，非并发场景，in 更快，并发场景 join 更快；数据量达到十万/百万级别，非并发场景，in 过长，并发场景 join 更快。下面是楼仔给出的一些建议。当数据量比较小时，建议用 in，虽然两者的性能差不多，但是 join 会增加 sql 的复杂度，后续再变更，会...
通过本次实验和分析，我们可以得出结论：在数据量较小的情况下，使用JOIN可以获得更好的查询效果。但是，在数据量较大且存在查询数据量过大的情况下，使用IN子查询可能更具优势，但也需要考虑到SQL语句过长等问题。因此，解决查询性能问题并非只有JOIN和IN这两种选择，我们需要根据具体需求和场景来选择合适的查询方法，...
-- 比较 IN 嵌套查询的性能EXPLAINSELECT*FROMordersWHEREuser_idIN(SELECTidFROMusersWHEREname='Alice');-- 比较 JOIN 查询的性能EXPLAINSELECTorders.*FROMordersJOINusersONorders.user_id=users.idWHEREusers.name='Alice'; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 使用EXPLAIN可以让你看到 MySQL 如何执行查询,并且提供...
虽然上述简单的性能对比显示IN可能稍微快一些,但在实际应用中,JOIN通常更具灵活性,特别是在需要从多个表中检索相关数据的情况下。 复杂查询需求:如果你的查询涉及多个表,并需要复杂的关联条件,使用JOIN更容易表达和理解。 数据量大:当表的数据量很大时,JOIN通常更高效,因为它可以利用索引和数据库优化器的一些优化策略。
name = ‘AAA’ and age = 20的数据和 age=21的数据,查询结果错误。需要改造sql语句如下: select * from tab_a where name = 'AAA' and (age=20 or age=21) 1. 尽量不要join超过三张表 单表索引控制在5个以内 索引越多,b+树越大,会影响插入、删除效率 ...
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 on A.a = B.a where B.a is null ...
4 rowsin set (0.00 sec) 二.Inner join 内连接,也叫等值连接,inner join产生同时符合A和B的一组数据。 mysql>select * from A inner join B on A.name = B.name; +---+---+---+---+ | id |name| id |name| +---+---+---
explain update articles set title='xx' Where id in ('1') explain update articles set title='xx' Where id in (select gid from temp1 ) ALTER TABLE articles ADD COLUMN author varchar(100); ALTER TABLE articles ADD INDEX idx_author (author); explain UPDATE articles SET author='xx3' WHER...
选择join，但有时候也用in in内的元素不多的话，效率还可以