在List<T>中,Contains, Exists, Any都可以实现判断元素是否存在. 性能方面:Contains 优于 Exists 优于 Any 测试的代码: public static void Contains_Exists_Any_Test(int num) { List<int> list = new List<int>(); int N = num; for (int i = 0; i < N; i++) { list.Add(i); } Sys

前言 本节我们来分析LEFT JOIN和NOT EXISTS,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. LEFT JOIN...IS NULL和NOT EXISTS分析 之前我们已经分析过IN查询在处理空值时是基于三值逻辑,只要子查询中存在空值此时则没有任何数据返回,而LEFT JOIN和NOT EXISTS无论子查询中有无空值上处理都是一样的,当然比较重要的是利用LEFT JOIN...IS NULL来检查NULL.基于二者返回的结果集是一样的,下面我们

首先,先看下in和exists的区别: in 是把外表和内表作hash 连接: exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询. 普遍的观点是exists比in效率高的.但是这不准确的!!!正确的应该是: ①如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大: ②如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in. 但是not in和not exists无论在那种情况下都推荐使用not exists,因为在没有索引的情况下二者性能可以

exists对外表用loop逐条查询,每次查询都会查看exists的条件语句,当 exists里的条件语句能够返回记录行时(无论记录行是的多少,只要能返回),条件就为真,返回当前loop到的这条记录,反之如果exists里的条 件语句不能返回记录行,则当前loop到的这条记录被丢弃,exists的条件就像一个bool条件,当能返回结果集则为true,不能返回结果集则为 false 如下: select * from user where exists (select 1); 对user表的记录逐

in和exists in 是把外表和内表作hash 连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询. 一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的. 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大. 如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in: 例如:表A(小表),表B(大表) 1: select * from A where cc in (select cc from B) 效率低,用到了A表上cc列的索

in 是把外表和内表作hash 连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询.一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的. 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大. 如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in: 例如:表A(小表),表B(大表) 1: select * from A where cc in (select cc from B) 效率低,用到了A表上cc列的索引: select *

前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

前言 本节我们来综合比较NOT IN VS NOT EXISTS VS LEFT JOIN...IS NULL的性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. NOT IN.NOT EXISTS.LEFT JOIN...IS NULL性能分析 我们首先创建测试表 USE TSQL2012 GO CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE [compare].t_left ( id INT NOT NULL PRIMARY KE

前言 前面我们学习了NOT EXISTS和NOT IN的比较,当然少不了EXISTS和IN的比较,所以本节我们来学习EXISTS和IN的比较,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初步探讨EXISTS和IN 我们创建表Table1并且取出前面创建BigTable表中的六条数据并插入其中,同时有一条数据重复,如下: CREATE TABLE Table1 (IntCol UNIQUEIDENTIFIER) Insert into Table1 (IntC

这次介绍一下T-SQL中“Not IN” 和“Not Exists”的优化. Not IN 和 Not Exists 命令 : 有些情况下,需要select/update/delete 操作孤立数据.孤立数据:不存在主表中而存在其关联表中. 操作这样的数据,一般第一反应是利用“Not in” 或 “Not Exists”命令.使用Not IN会严重影响性能,因为这个命令会逐一检查每个记录,就会造成资源紧张,尤其是当对大数据进行更新和删除操作时,可能导致资源被这些操作锁住. 选择NOT IN 还是

前言 本节我们来讲讲联接综合知识,我们在大多教程或理论书上都在讲用哪好,哪个性能不如哪个的性能,但是真正讲到问题的实质却不是太多,所以才有了本系列每一篇的篇幅不是太多,但是肯定是我用心去查找许多资料而写出,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初次探讨INNER JOIN和IN性能分析 接下来我们看第一篇联接综合知识讲解INNER JOIN和IN的比较分析,我们通过创建表来看INNER JOIN. 创建测试表1 CREATE TABLE Table1

今天突然看到之前自己写的一个代码 久久没想通为毛.. 看来笔记还是需要 exists可以代替子查询in  比in 更高效   默认是exists 查询中包含有数据则条件成立..否则没数据 select * from table where exists(select count(*) from table2  tb2 where tb2.id==1)    exists查询出数据则 条件成立 显示所有table中的数据    当处理需要查询父表的某列 需要满足子表的列结果时就可以用exists来

一.exists 1.1 说明 EXISTS(包括 NOT EXISTS)子句的返回值是一个BOOL值.EXISTS内部有一个子查询语句(SELECT ... FROM...),我将其称为EXIST的内查询语句.其内查询语句返回一个结果集.EXISTS子句根据其内查询语句的结果集空或者非空,返回一个布尔值.Link exists:强调的是是否返回结果集,不要求知道返回什么,比如:select name from student where sex = 'm' and mark exists(se

数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第三部分 数据库性能优化三:程序操作优化 概述:程序访问优化也可以认为是访问SQL语句的优化,一个好的SQL语句是可以减少非常多的程序性能的,下面列出常用错误习惯,并且提出相应的解决方案 一.操作符优化 1. IN.NOT IN 操作符 IN和EXISTS 性能有外表和内表区分的,但是在大数据量的表中推荐用EXISTS 代替IN . Not IN 不走索引的是绝对不能用的,可以用NOT EXISTS 代替 2. IS 

  在互联网笔试中,常遇到数据库的问题,遂来简单总结,注意,以 Sql Server 数据库为例. 数据库 数据库系统,Database System,由数据库和数据库管理系统组成. 数据库,DataBase ,是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统,按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库.数据表是最基本的数据库对象,是存储数据的逻辑单元. 数据库管理系统,DataBase Management System,DBMS,管理数据库,负责数据的存储.安全.一致性.并发.恢复和访问. 数据

前言 对于上述锁其实是一个老生常谈的话题了,但是我们是否能够很明确的知道在什么情况下会存在上述各种锁类型呢,本节作为SQL Server系列末篇我们 来详细讲解下. Range-Lock 上述关于RangeS-U.RangeS-S.RnageX-X以及还有RangeI-N这四种锁属于范围锁(Range-Lock)范畴.那么在什么情况下会存在范围锁呢,当在SERIALIZABLE最高隔离级别时范围锁将会被用到,这也就意味着直到事务开启到结束查询出的结果集是一致的以此来防止幻影.在该隔离级别中锁定的

例子:List<string> list = new List<string>(); list.Add("1 a");list.Add("2 b");list.Add("3 c");list.Add("4 d");list.Add("5 e"); 添加元素: 一:List.Add(T item)    如  list.Add("5 e");二: List. Add

官方文档: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html#explain_rows type: 连接类型 system 表只有一行 const 表最多只有一行匹配,通用用于主键或者唯一索引比较时.如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量 eq_ref 每次与之前的表合并行都只在该表读取一行,这是除了system,const之外最好的一种,特点是使用=,而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或

在分析性能欠佳的查询时,应考虑: 1) 应用程序是否正获取超过需要的数据,即访问了过多的行或列. 2) Mysql服务器是否分析了超过需要的行. 如果发现访问的数据行数很大,而生成的结果中数据行很少,那么可以尝试修改,比如使用覆盖索引.更改架构或重写查询让优化器可以以优化的方式执行它. 优化最终集中在减少IO,降低CPU,提高查询速度. 一般应用中数据库通常是IO密集型的,大部分数据库操作中超过90%的时间是由IO操作所占用,所以减少IO访问次数是SQL优化中首要考虑的因素.除了IO外,需要再考

分组的SQL语句有2个: group by 和分组聚合函数实现 partition by (oracle和postgreSQL中的语句)功能 group by + having 组合赛选数据 注意:having 条件的字段必须在前面查询赛选存在,否则语法错误 错误格式: SELECT MAX(ID),U_ID FROM mlzm_comments GROUP BY U_ID HAVING Data_Status > 正确格式: SELECT MAX(ID),U_ID, group by强调的是一

2.  索引可以建立在基表上(基表索引),也可以视图上称为视图索引. 基表索引是建立在表数据中的,故视图索引是建立在查询后的结果集上的. (假如建立了视图索引)当从视图中取数据的时候,优化查询分析器会根据实际情况判断如果使用视图索引性能较小,那么就使用视图索引. 默认,如果视图定义的列在基表中已经定义了索引,那么即使不显示定义视图索引,也会有视图索引可以使用. 聚索引似书的页码,非聚簇索引类似目录. 1)主键默认就是聚簇索引Cluster.索引直达数据页.索引项的数据和数据项的数据排序完全一致