查询优化: EXPLAINSELECTuser_idFROMordersWHEREuser_idNOTIN(SELECTDISTINCTuser_idFROMusers)GROUPBYuser_idHAVINGCOUNT(user_id)>1; 1. 使用EXPLAIN可以查看查询的执行计划,有助于优化查询性能。 结论 通过将NOT IN、GROUP BY和HAVING结合使用,我们可以有效地过滤和聚合数据,提升查询的速度与效率。初学者在实际操作...
上述查询语句将返回所有在"products"表中但不在"categories"表中的产品。使用LEFT JOIN的好处是,它可以更好地利用索引,提高查询性能。 总结 NOT IN是MySQL中常用的查询方式之一,但在处理大量数据时可能会导致性能问题。为了优化查询速度,我们可以使用NOT EXISTS子查询或LEFT JOIN来替代NOT IN。这些方法可以提高查询性能...
1. 对于 IN、=ANY 子查询,优化器有如下策略选择: semijoin Materializationexists 2. 对于 NOT IN、<>ALL 子查询,优化器有如下策略选择: Materialization exists 3. 对于 derived 派生表,优化器有如下策略选择: derived_merge,将派生表合并到外部查询中(5.7 引入 ); 将派生表物化为内部临时表,再用于外部查询。
第一步先执行 fucdn_customer_domain_cache 这张表的子查询,这张表查询结束后再进行外层的查询,且访问类型均为 ALL,所以导致该sql 执行耗时较长。 使用left join 进行关联优化,将sql 中的子查询,优化为左连接,即减少 sql 执行嵌套的层数,优化后的sql 如下: selectidfromfucdn_customer_domain fcdLEFTJOIN(sele...
子查询优化策略 对于不同类型的子查询,优化器会选择不同的策略。 1. 对于 IN、=ANY 子查询,优化器有如下策略选择: semijoin Materialization exists 2. 对于 NOT IN、<>ALL 子查询,优化器有如下策略选择: Materialization exists 3. 对于 derived 派生表,优化器有如下策略选择: ...
区分in和exists、 not in和not exists: 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 驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询。所以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。
mysql 子查询优化 今天用到要查询七天内都没有装机的门店信息,首先想到了用not in,先把装机的userid查出来,然后再id not in,但是这样就必须使用子查询,数据量少还可以,数据量大了的话,肯定效率特别低,因为MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句再临时表中查询记录。查询完毕后,MySQL...
1. 对于 IN、=ANY 子查询,优化器有如下策略选择: semijoin Materialization exists 2. 对于 NOT IN、<>ALL 子查询,优化器有如下策略选择: Materialization exists 3. 对于 derived 派生表,优化器有如下策略选择: derived_merge,将派生表合并到外部查询中(5.7 引入 ); ...
关于not in和not exists,推荐使用not exists, 分段查询 数据量大可以分段进行查询,循环遍历,将结果合并处理进行展示 必要时可以使用force index来强制查询走某个索引 使用JOIN优化: LEFT JOIN A表为驱动表, INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表, RIGHT JOIN B 表为驱动表。
(semijoin),含not in、 not exists的子查询被称之为反连接,经常会有技术人员来评论in 与exists 效率孰高孰低的问题,我在SQL优化工作中也经常对这类子查询做优化改写,比如半连接改为内连接,反连接改为外连接等,哪个效率高是要根据执行计划做出判断的,本文不是为了讨论效率问题,是要提醒一点:not in子查询的...