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。
建立了索引后消耗时间仅为not in(也建立索引)方法的 40% 【0.016/0.039】。 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 ...
这种方式通常比直接使用 NOT IN 更加高效,尤其在数据量较大时。 4. 测试与验证 执行优化后的查询,并再次使用 EXPLAIN 以验证执行计划的变化: EXPLAINSELECT*FROMyour_table t1WHERENOTEXISTS(SELECT1FROMyour_table t2WHEREt2.column_aIN(1,2,3)ANDt1.column_a=t2.column_a); 1. 2. 通过比较执行计划,可以...
2. 设置 sql_mode ONLY_FULL_GROUP_BY #查看MySQL 5.7默认的sql_mode如下: mysql> select @@global.sql_mode; ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION#!!!注意 ONLY_FULL_GROUP_BY的语义就是确定s...
NOT IN 用法 WITH table1 AS (SELECT "A" c1 UNION SELECT "B" c1 UNION SELECT "C" c1 UNION SELECT "D" c1) SELECT * FROM table1 t1 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
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)andstatus=1 ...
MySql如何使用notin实现优化 MySql如何使⽤notin实现优化 最近项⽬上⽤select查询时使⽤到了not in来排除⽤不到的主键id⼀开始使⽤的sql如下：select s.SORT_ID， s.SORT_NAME, s.SORT_STATUS, s.SORT_LOGO_URL, s.SORT_LOGO_URL_LIGHT from SYS_SORT_PROMOTE s WHERE ...
第一写法就是用in或者not in 例如 select*fromawhereidin(selectaidfromb) 优缺点 直观 效率低下(in会扫描全表) 不适合大数据量 解决办法 使用EXISTS代替IN select*fromawhereexists(selectaidfrombwherea.id=b.aid) 使用左连接代替NOT IN,也可以用NOT EXISTS代替 ...
NOT IN 谓词。如果你想试用最新 Navicat 16 for MySQL，你可以在这里下载 14 天试用版。
该算法对原算法进行了最大的优化，大概将速度提高了10*8倍。考虑到对数据库的查询时间远远大于排序比较时间，改进厚的算法在实际操作中还会有更好的表现。至于你对mysql查询语句的优化，则是治标不治本之举，虽然有用，但毕竟是微小量变，不足与影响全局，在一个坏的算法下，几乎不能提升性能。