EXISTS vs. IN in MySQL-Unterabfragen: Was schneidet besser ab?
Unterabfragen mit EXISTS vs. IN in MySQL: Ein Leistungsvergleich
Unterabfragen spielen eine entscheidende Rolle beim Extrahieren spezifischer Daten aus einer Datenbank. Zwei gängige Unterabfragemethoden sind EXISTS und IN. Obwohl beide ähnliche Ergebnisse erzielen können, weisen sie unterschiedliche Leistungsmerkmale auf.
Bedenken Sie die folgenden zwei Abfragen:
Methode 1:
SELECT * FROM tracker WHERE reservation_id IN ( SELECT reservation_id FROM tracker GROUP BY reservation_id HAVING ( method = 1 AND type = 0 AND Count(*) > 1 ) OR ( method = 1 AND type = 1 AND Count(*) > 1 ) OR ( method = 2 AND type = 2 AND Count(*) > 0 ) OR ( method = 3 AND type = 0 AND Count(*) > 0 ) OR ( method = 3 AND type = 1 AND Count(*) > 1 ) OR ( method = 3 AND type = 3 AND Count(*) > 0 ) );
Methode 2:
SELECT * FROM tracker t WHERE EXISTS ( SELECT reservation_id FROM tracker t3 WHERE t3.reservation_id = t.reservation_id GROUP BY reservation_id HAVING ( METHOD = 1 AND TYPE = 0 AND COUNT(*) > 1 ) OR ( METHOD = 1 AND TYPE = 1 AND COUNT(*) > 1 ) OR ( METHOD = 2 AND TYPE = 2 AND COUNT(*) > 0 ) OR ( METHOD = 3 AND TYPE = 0 AND COUNT(*) > 0 ) OR ( METHOD = 3 AND TYPE = 1 AND COUNT(*) > 1 ) OR ( METHOD = 3 AND TYPE = 3 AND COUNT(*) > 0 ) );
In Bezug auf die Leistung ist Methode 2 deutlich besser Methode 1: Die Ausführung dauert weniger als 1 Sekunde im Vergleich zu über 10 Sekunden. Um den Grund für diese Diskrepanz zu verstehen, müssen wir uns mit dem Innenleben jeder Methode befassen.
EXISTS vs. IN: Hauptunterschiede
- EXISTS : Prüft, ob mindestens eine Zeile mit der Unterabfrage übereinstimmt. Wenn ja, wird true zurückgegeben. andernfalls wird false zurückgegeben. Es basiert auf der Existenz der Zeilen und nicht auf dem Abrufen der Zeilen selbst.
- IN: Vergleicht den Wert aus der äußeren Abfrage mit jeder Zeile in der Unterabfrage. Wenn eine Übereinstimmung gefunden wird, wird „true“ zurückgegeben. andernfalls wird false zurückgegeben. Es wird für alle Zeilen in der Unterabfrage ausgeführt.
Überlegungen zur Leistung
- Unterabfragegröße: Wenn die Unterabfrage einen großen Wert zurückgibt Anzahl der Zeilen, IN kann im Vergleich zu allen teuer werden. Umgekehrt muss EXISTS nur eine passende Zeile finden, was es für große Unterabfragen effizienter macht.
- Nullwerte: EXISTS kann Nullwerte effizienter verarbeiten als IN. Wenn eine Unterabfrage mit IN null zurückgibt, kann sie den nullwert an die äußere Abfrage weitergeben. EXISTS behandelt null jedoch als falsch.
- Optimierungen: MySQL kann EXISTS mithilfe von Indizes optimieren, während IN möglicherweise zusätzliche Optimierungen erfordert, z. B. die Verwendung von Materialisierung oder materialisierten Ansichten.
Fazit
Im Allgemeinen wird EXISTS empfohlen, wenn die Es wird erwartet, dass die Unterabfrage eine große Anzahl von Zeilen zurückgibt oder wenn Nullwerte beteiligt sind. Bei kleinen Unterabfragen kann IN leistungsfähiger sein. Es ist immer ratsam, einen Erläuterungsplan zu verwenden, um den besten Ansatz für eine bestimmte Anfrage zu ermitteln.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEXISTS vs. IN in MySQL-Unterabfragen: Was schneidet besser ab?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
