在 SQL Server 中,这个性能由 timestamp 数据类型提供,它是一个二进制数字,表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值:@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时,SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值,然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列,则...
这样Group By 个Having的开销小,查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group BY的目的不包括计算,只是分组,那么用Distinct更快 38、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好 39、少用临时表,尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table 类型的变量比临时表好 40、在SQL2000下...
后面应该加上 order by null;避免无用排序,但其实对结果耗时影响不大,还是很慢。 思路二: where条件太复杂,没索引,导致查询慢,但我给where条件的所有字段加上了组合索引,也还是没用。 思路三: 既然group by慢,换distinct试试??(这里就是本篇博客里说的神奇的地方了) 卧槽???!!!这是什么情况,瞬间这么快了...
下面是对CustomerId去重,CustomerId的重复项及其多,80万条中仅仅50条不重复的。可以看到,Distinct快一点。 用例1: 用例2: 下面是对Id去重,Id基本唯一,80万条中没有重复的。可以看到,Group By更快。 综上所述,其他条件一定时,数据重复项越多,distinct效率越高,反之,数据越唯一,group by效率越高。(测试用例较...
原因是distinct 和 group by都会进行分组操作,但group by可能会进行排序,触发filesort,导致sql执行效率低下。...接下来,我们先来看一下distinct和group by的基础使用。...DISTINCT和GROUP BY都是可以使用索引进行扫描搜索的。...因为group by和di...
后面应该加上 order by null;避免无用排序,但其实对结果耗时影响不大,还是很慢。 思路二: where条件太复杂,没索引,导致查询慢,但其实哪怕where条件不动,只要把group by去掉,就非常快。所以应该也不是where条件的问题。 思路三: 既然group by慢,换distinct试试??(这里就是本篇博客里说的神奇的地方了) ...
虽然知道group by和distinct有很小的性能差距,但是没想到,差距居然这么大。 四、你以为这就结束了吗 这个bug转给测试后,测试一测,居然还是30多秒。再测试电脑上执行sql,依旧是30多秒。 又回本人的电脑上,连接同一个数据库,一执行sql,0.8秒。 同一个库,同一个sql,怎么在两台电脑执行的差距这么大。
在处理大数据量时,GROUP BY的操作逻辑使其能够更好地利用索引结构,类似于先建立索引再进行查询,这减少了必要的数据比较次数,相比之下,DISTINCT需要遍历整个表进行数据比较,这在数据量大时会导致更多的计算和IO操作,从而影响性能,在数据量大的情况下,GROUP BY通常能提供更快的查询速度。
我们知道DISTINCT可以去掉重复数据,GROUP BY在分组后也会去掉重复数据,那这两个关键字在去掉重复数据时的效率,究竟谁会更高一点? 1.使用DISTINCT去掉重复数据 我们先看下面这个例子: SELECT DISTINCT UnitPrice FROM [Sales].[SalesOrderDetail] WHERE UnitPrice>1000; ...
我们知道DISTINCT可以去掉重复数据,GROUP BY在分组后也会去掉重复数据,那这两个关键字在去掉重复数据时的效率,究竟谁会更高一点? 1、使用DISTINCT去掉重复数据 我们先看下面这个例子: SELECTDISTINCTUnitPriceFROM[Sales].[SalesOrderDetail]WHEREUnitPrice>1000; ...