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...
对于这种简单的情况,通常来说,使用IN的查询性能会稍微优于JOIN。 JOIN涉及多表的连接操作,而IN只是简单地过滤出指定条件的数据。在某些情况下,数据库优化器可能会将IN子查询转换为JOIN,但这仍然取决于具体的查询和表结构。 何时使用JOIN 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...
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...
-当数据量较小时，使用JOIN的性能较好，查询速度较快。-当数据量较大时，使用IN子查询的性能较好，查询效率较高。然而，在实际应用中，我们经常会面临数据量较大的情况。当使用IN子查询时，如果查询的数据量过大，可能会导致SQL语句过长，甚至无法执行。此外，如果存在分页需求，IN子查询也无法满足。因此，在实际开...
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,甚至sql太长,直接报错了。 这次来浅究一下,到底是in好还是join好,仅目前认知探寻,有不对之处欢迎指正。
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...
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...
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...
编写IN 嵌套查询 执行IN 查询并记录时间 编写JOIN 查询 执行JOIN 查询并记录时间 性能对比 分析结果并比较效率 MySQL 查询效率比较 步骤详解 1. 选择数据库 首先,连接到你的 MySQL 数据库。在任何操作之前,确保数据库已选中。 -- 连接到数据库USEyour_database_name; ...
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,会非常麻烦。 当数据量比较大时,建议用 join...