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...
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。
数据量小的时候,用join更划算 数据量大的时候,join的成本更高,但相对来说join的速度会更快 数据量过大的时候,in的数据量过多,会有无法执行SQL的问题,待解决 事情是这样的,去年入职的新公司,之后在代码review的时候被提出说,不要写join,join耗性能还是慢来着,当时也是真的没有多想,那就写in好了,最近发现in...
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，...
数据量大的时候,join的成本更高,但相对来说join的速度会更快 数据量过大的时候,in的数据量过多,会有无法执行SQL的问题,待解决 事情是这样的,去年入职的新公司,之后在代码review的时候被提出说,不要写join,join耗性能还是慢来着,当时也是真的没有多想,那就写in好了,最近发现in的数据量过大的时候会导致sql慢...
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现在,我们可以分别编写 IN 嵌套查询和 JOIN 查询。此时,我们将比较执行效果。 4.1 IN 嵌套查询 -- IN 嵌套查询SELECT*FROMordersWHEREuser_idIN(SELECTidFROMusersWHEREname='Alice'); 1. 2. 这条代码查询所有与名为 ‘Alice’ 的用户相关的订单。
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...