mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接,而exists语句是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询.一直大家都认为exists比in语句的效率要高,这种说法其实是不准确的.这个是要区分环境的. 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

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 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

MySQL EXISTS 和 NOT EXISTS 子查询 MySQL EXISTS 和 NOT EXISTS 子查询语法如下: SELECT ... FROM table WHERE EXISTS (subquery) 该语法可以理解为:将主查询的数据,放到子查询中做条件验证,根据验证结果(TRUE 或 FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留. MySQL EXISTS 子查询实例 下面以实际的例子来理解 EXISTS 子查询.下面是原始的数据表: article 文章表: aid t

简介Percona监视和管理(PMM)是一个用于管理和监视MySQL和MongoDB性能的开源平台.它是由Percona与托管数据库服务.支持和咨询领域的专家合作开发的. PMM是一个免费的开源解决方案,您可以在自己的环境中运行,以获得最大的安全性和可靠性.它为MySQL和MongoDB服务器提供了彻底的基于时间的分析,以确保您的数据尽可能高效地工作. PMM是CS价格,由两部分组成PMM Client和PMM Server PMM客户机安装在要监视的每个数据库主机上.它收集服务器指标.一般系统

一个MySQL 5.7 分区表性能下降的案例分析 原文:http://www.talkwithtrend.com/Article/216803 前言 希望通过本文,使MySQL5.7.18的使用者知晓分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑.同时通过对源码的分享,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用. 问题描述 MySQL 5.7版本中,性能相关的改进非常多.包括临时表相关的性能改进,连接建立速度的优化和复制分发相关的性能改进

What’s New With MySQL Replication in MySQL 8.0 MySQL复制从问世到现在已经经历了多个年头,它的稳定性和可靠性也在稳步的提高.这是一个不停进化的过程,由于MySQL的很多重要功能都是依赖于复制,所以复制的快速发展也是很容易理解的. 在MySQL的上一个版本当中,MySQL通过实现真正意义的并行复制将复制的性能提升到了一个新的层面,因为在MySQL 5.6的版本中,虽然号称是实现了并行复制,但是并行复制是schema级别的,即如果binlog row

mysql中影响数据库性能的因素讲解 在本篇文章中我们给大家讲述了mysql中影响性能的因素以及相关知识点内容,有兴趣的朋友参考下 关于数据库性能的故事 面试时多多少少会讲到数据库上的事情,“你对数据库的掌握如何?”,什么时候最考验数据库的性能,答应主要方面上讲就是大数据量的读写时,而电商类的大促活动就是考验各自的数据库性能的时候啦. 对于web服务器而言,数据量大时,我们可以简单的通过横向扩展来减少单个服务器的负担,但是对于数据库服务器来说就没有那么简单了,他们不可能做到轻易的横向扩展,这样也

1.exists是对外表做loop循环,每次loop循环再对内表(子查询)进行查询,那么因为对内表的查询使用的索引(内表效率高,故可用大表),而外表有多大都需要遍历,不可避免(尽量用小表),故内表大的使用exists,可加快效率: 2.in是把外表和内表做hash连接,先查询内表,再把内表结果与外表匹配,对外表使用索引(外表效率高,可用大表),而内表多大都需要查询,不可避免,故外表大的使用in,可加快效率. 结论简单说:外小内大,用exists,外大内小用in,但是我们的情况其实是外大内小,用i

故事是这样的: 我在对MySQL进行性能测试时,发现CPU使用率接近100%,其中80%us, 16%sys,3%wa,iostat发现磁盘iops2000以下,avgqu-sz不超过3,%util最高70%,看来瓶颈不在磁盘IO上面,而在CPU上.sys部分使用率有点高. 于是我果断使用perf top查看,赫然排在前面的2个,是my_ismbchar_utf8mb4和my_charpos_mb. my_ismbchar_utf8mb4顾名思义,很明显是与字符集相关的:my_charpos_m

mysql中关于exists的讲解 我认为exists语法是mysql中一个很强大的工具,可以简单地实现某些复杂的数据处理. 下面我谈谈与exists有关的三个方面. all 与 any 首先,看到了exists,难免还会想到all和any,它们比exists容易理解一些.all 和 any都能让一行数据与多行数据进行比较,这是它们的主要功能. create table T(X int); insert into T(X) values(1),(2),(3),(4); # eg.1 select

查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行的更快. 2). 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器端,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中"执行"可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括 大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后

本文转自:http://blog.csdn.net/haifu_xu/article/details/16864933  from  @幸福男孩 MySQL中EXPLAIN解释命令是显示mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句. 使用方法很简单,就是在select语句前加上explain, 如下: 1. 使用explain语句去查看分析结果,如 explain select * from test1 where id=1; 会出现以下

在很多业务场景中,会使用NOT EXISTS语句来确保返回数据不存在于特定集合,部分场景下NOT EXISTS语句性能较差,网上甚至存在谣言"NOT EXISTS无法走索引". 首先需要明确的是:索引不是万能的,使用索引的执行计划并不一定就是最好的执行计划. 以某监控平台为例,使用NOT EXISTS的SQL为: SELECT count(1)FROM t_monitor mWHERE NOT exists(    SELECT 1    FROM t_alarm_realtime A

在MySQL中,我们可以将NOT EXISTS语句转换为LEFT JOIN语句来进行优化,哪为什么会有性能提升呢? 使用NOT EXISTS方式SQL为: ) FROM t_monitor m WHERE NOT exists ( FROM t_alarm_realtime AS a WHERE a.resource_id=m.resource_id AND a.resource_type=m.resource_type AND a.monitor_name=m.monitor_name) 而使

场景: 业务上需要做一个查询,因为是Web及时响应,所以对响应时间有要求,原业务场景是需要从无库存订单中剔除绑定闲置库存,因单条sql查询实现复杂,故考虑用差集方式: select a.col1, a.col2 from a where a.id = ? and not exists ( select b.id from b left join c on b.id = c.id where b.id = ? and b.id = a.id) order by a.id 数据量: a,b,c皆在百

引言 内外联结的区别是内联结将去除所有不符合条件的记录,而外联结则保留其中部分.外左联结与外右联结的区别在于如果用A左联结B则A中所有记录都会保留在结果中,此时B中只有符合联结条件的记录,而右联结相反,这样也就不会混淆了.   一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: 代码如下: FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 功能分类 INNER JOI

通过在DbContext中定了表之间的关系,查询后在View中通过item.ProjectOverHour来显示关联表数据. modelBuilder.Entity<ProjectOverHour>() .HasMany(e => e.DailyReports) .WithRequired(e => e.ProjectOverHour) .HasForeignKey(e => new { e.ProjectIndex, e.EmployeeId, e.ReportDate }

原文链接:https://blog.csdn.net/jwq101666/article/details/78561022Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看 SQL 语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句. Explain语法:explain select … from … [where ...] 例如:explain select * from news; 输出: +

测试是由同事完成的,这里只做收藏. 测试说明: 1.数据量为3kw记录,每条记录11个字段,一个为主键,主键为字符类型,类似:user****,后续为数值 其他10字段为字符类型,100字符,记录长度大约为1KB 2.使用ycsb进行压力测试.具体各类型参考以前文档 3.三千万数据,对目前数据库都能缓存到DB中(后续测试缓存80%,50%,30%等情况下性能情况) 4.测试项包括:数据装载,就是insert数据                       ycsb的标准负载a.负载b.负载c.负