SQL Server 分析和编译时间: CPU 时间 = 183 毫秒,占用时间 = 183 毫秒。 SQL Server 执行时间: CPU 时间 = 187 毫秒,占用时间 = 1506 毫秒。 (100000 行受影响) SQL Server 分析和编译时间: CPU 时间 = 0 毫秒,占用时间 = 1 毫秒。 使用join连接替代方案: 复制代码 代码如下: SET STATISTICS TIME ON...
到这里我们知道很显然结果集肯定是一样的,但是查询计划和上述NOT EXISTS、NOT IN有很大的差异,LEFT JOIN...IS NULL首先是使用LEFT JOIN返回所有数据,其中包括重复的,然后再进行过滤,为什么会先进行LEFT JOIN然后再进行Filter呢?因为SQL Server根本无法很智能的识别LEFT JOIN上紧跟着的IS NULL,所以需要两步操作来完成。
到这里我们知道很显然结果集肯定是一样的,但是查询计划和上述NOT EXISTS、NOT IN有很大的差异,LEFT JOIN...IS NULL首先是使用LEFT JOIN返回所有数据,其中包括重复的,然后再进行过滤,为什么会先进行LEFT JOIN然后再进行Filter呢?因为SQL Server根本无法很智能的识别LEFT JOIN上紧跟着的IS NULL,所以需要两步操作来完成。
not exists <= left join <= not in JOIN 和 IN select * from A where id in(select id from B) select * from A left join B on A.id = B.id 1. 2. 使用join也可以实现这种功能(“查询A表中在(或者不在)B表中的记录”),但是往往吃力不讨好,因为还需要处理NULL,JOIN的使用场景是连接两个表...
选择NOT IN 还是 NOT Exists 现在SQL Server中有两个命令可以使用大数据的插入、更新、删除操作,性能方面比NOT IN有很大的提高,语法简单比NOT Exists好很多,写出来的语句看上去很清爽。 现在就请它们闪亮登场,Merge 和 Except。 例子: 首先创建两个表
从执行计划看NOT IN、NOT EXISTS 和 LEFT JOIN效率,记住内外关联条件不要乱放-SQL开发实战系列(六) - 一、从执行计划看NOT IN、NOT EXISTS 和 LEFT JOIN效率有些单位的部门(如40)中一个员工也没有,只是设了一个部门名字,如下列语句:select count(*) from dept where
用exists或者left join都行，会生成同样的查询计划
select COUNT(*)from table1 where [date]>getdate()and [date]<(getdate()+1)AND NOT EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.id = table2.id AND table2.[date]>getdate()and table2.[date]<(getdate()+1)AND table2.IsTrue=1 )...
现在问题来了,最开始的sql 使用的是 not in 子查询,运行很慢,原因很明显,这个查询的次数是m*n,效率很低; 其实可以使用left join语法代替 select*from(selecta.Idasmemberid,a.*fromMembersa leftjoinusers b on a.UserId=b.id leftjoinDealersc on a.DealerId=c.idwherea.Status=1and b.UserType=1and...
因此我们可以看到Not In需要额外的步骤处理Null值,上述情况是仅仅在SalesOrderDetail表中的ProductId列定义为允许Null,如果我们将SalesOrderHeader的SalesOrderID列也定义为允许Null时,会发现SQL Server还需要额外的成本确认该列上是否有Null值。如图9所示。 图9.SQL Server通过加入Left Anti Semi Join操作符解决列允许Null...