如果 LEFT JOIN 和IS NULL 方法表现更好,则应该优先使用这种方法。如果 NOT EXISTS 子查询表现更佳,则可以选择使用这种方法。同时,确保所有相关的列上都有适当的索引,以进一步提高查询性能。 综上所述,优化 NOT IN 查询的关键在于选择合适的替代方法、确保适当的索引,并通过性能测试来验证优化效果。
最近做性能优化时,通过开启 MySQL 的慢日志查询配置,发现 有一条慢sql,在这里记录下分析和优化的过程。 该慢sql 如下: select id from fucdn_customer_domain where id not in (select customer_domain_id from fucdn_customer_domain_cache where cache_time > 0) and status = 1 通过explain 或 desc 查看...
可以看到优化后的 Handler_read_rnd_next 值下降到了22万。 注:LEFT JOIN 关键字会从左表那里返回所有的行,即使在右表中没有匹配的行。 EXPLAIN sql: 【例二】:原先的not in的sql语句2: select uidfrom signwhere mid=674and thetype=0 and uidnotin(select uidfrom signwhere mid=674and thetype=1) ...
数据库参数进行优化所获得的性能提升全部加起来只占数据库应用系统性能提升的40%左右,其余60%的系统性能提升全部来自对应用程序的优化。许多优化专家甚至认为对应用程序的优化可以得到80%的系统性能提升。因此可以肯定,通过优化应用程序来对数据库系统进行优化能获得更大的收益。 对应用程序的优化通常可分为两个方面:源...
优化方法 使用not exists替代not in 一种优化方法是使用not exists语句来替代not in语句。not exists语句会利用索引进行查询,性能更高。示例代码如下: SELECT*FROMtable_name t1WHERENOTEXISTS(SELECT1FROMtable_name t2WHEREt1.column_name=t2.column_name); ...
WHERE t1.c1 NOT IN ("A","B","C") 但是数据量过大时这么做会有问题,这时候需要EXISTS函数 WITHtable1AS(SELECT"A"c1UNIONSELECT"B"c1UNIONSELECT"C"c1UNIONSELECT"D"c1),table2AS(SELECT"A"c1UNIONSELECT"B")SELECT*FROMtable1t1WHEREEXISTS(SELECT1FROMtable2WHEREc1=t1.c1)...
Mysql 中 not in 的查询优化 本文为博主原创,转载请注明出处: 最近做性能优化时,通过开启 MySQL 的慢日志查询配置,发现 有一条慢sql,在这里记录下分析和优化的过程。 该慢sql 如下: selectidfromfucdn_customer_domainwhereidnotin(selectcustomer_domain_idfromfucdn_customer_domain_cachewherecache_time>0)and...
AND s.SORT_ID NOT IN ("SORTID001") limit 1;表中的数据较多时这个sql的执⾏时间较长、执⾏效率低，在⽹上找资料说可以⽤ left join进⾏优化，优化后的sql如下：select s.SORT_ID， s.SORT_NAME, s.SORT_STATUS, s.SORT_LOGO_URL, s.SORT_LOGO_URL_LIGHT from SYS_...
not in 的优化 如果not in 的指标范围非常大的话,这个效率很差。 举个例子 代码语言:javascript 复制 select customer_id,first_name,last_name,email from customer where customer_id notin(select customer_id from payment); 每个customer_id都要到payment中查询一遍, 数据量大时很慢。