MySQL サブクエリの EXISTS と IN: どちらの方がパフォーマンスが高いでしょうか?
サブクエリの最適化: MySQL における EXISTS と IN の比較
MySQL では、EXISTS と IN を使用したサブクエリは同様の結果を達成できますが、パフォーマンスへの影響は対照的です。この記事では、これらの手法の違いを詳しく掘り下げ、クエリの実行時間への影響を調査します。
パフォーマンス比較クエリ
提供された例は、異なるアプローチを使用して同一の結果をもたらす 2 つのサブクエリを示しています。
方法 1 (IN)
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 ) )
メソッド 2 (EXISTS)
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 ) )
メソッド 1 (IN) の実行には約 10 秒かかることがわかります一方、方法 2 (EXISTS) は 1 秒以内に完了します。この大幅なパフォーマンスの違いには、調査の余地があります。
サブクエリの動作
詳しく調べると、これらのサブクエリは、特定の条件を満たすトラッカー テーブル内の行を識別するためにさまざまな手法を利用していることがわかります。
IN サブクエリ (メソッド 1): このサブクエリは、次のセットを返します。指定された基準を満たすreservation_id。次に、外側のクエリは、トラッカー内の各行のreservation_idがこのセットに存在するかどうかを確認し、一致する行を返します。
EXISTSサブクエリ(方法2): EXISTSは、トラッカー内の行が存在するかどうかを判断します。トラッカー テーブルは、指定されたreservation_idに対して指定された条件を満たします。次に、外側のクエリがこの条件を評価し、EXISTS が true を返す行を返します。
パフォーマンスに関する考慮事項
これらのアプローチのパフォーマンスの違いは、基礎となるロジックと効率に起因します。
- EXISTS: EXISTS は一連の group-by 操作を実行して、存在するかどうかを判断します。行が条件を満たしています。このアプローチは、トラッカー テーブル内の行数が多い場合に効率的です。
- IN: IN は、トラッカー テーブル内のすべてのreservation_idを、サブクエリによって返されたセットと比較します。これは計算上行われます。特にサブクエリが多数の値を返す場合、より高価になります。 rows.
結論
一般に、大規模なサブクエリの結果を処理する場合は、EXISTS が推奨されるアプローチであり、サブクエリ内の NULL 値の影響を受けません。一方、サブクエリの結果が比較的小さく、NULL 値が問題にならない場合、IN はより効率的です。
パフォーマンスをさらに最適化するには、次の点を考慮することをお勧めします。
- 適切なインデックスを使用します: トラッカー テーブルのreservation_id列に効率的なインデックスがあることを確認してください。 lookups.
- サブクエリの結果を制限する: LIMIT や WHERE フィルタリングなどの手法を使用して、サブクエリによって返される行数を減らします。
以上がMySQL サブクエリの EXISTS と IN: どちらの方がパフォーマンスが高いでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

WebアプリケーションにおけるMySQLの主な役割は、データを保存および管理することです。 1.MYSQLは、ユーザー情報、製品カタログ、トランザクションレコード、その他のデータを効率的に処理します。 2。SQLクエリを介して、開発者はデータベースから情報を抽出して動的なコンテンツを生成できます。 3.MYSQLは、クライアントサーバーモデルに基づいて機能し、許容可能なクエリ速度を確保します。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。
