但是用IN的SQL性能总是比较低的,从SQL执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别:
SQL试图将其转换成多个表的连接,如果转换不成功则先执行IN里面的子查询,再查询外层的表记录,如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功,但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。 推荐在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符
NOT IN 此操作是强列推荐不使用的,因为它不能应用表的索引。推荐用NOT EXISTS 或(外连接+判断为空)方案代替
在数据库中有两个表,一个是当前表Info(id,PName,remark,impdate,upstate),一个是备份数据表bakInfo(id,PName,remark,impdate,upstate),将当前表数据备份到备份表去,就涉及到not in 和in 操作了:
首先,添加10万条测试数据
复制代码 代码如下:
create procedure AddData
as
declare @id int
set @id=0
while(@id<100000)
begin
insert into dbo.Info(id,PName,remark,impdate,upstate)
values(@id,convert(varchar,@id)+'0','abc',getdate(),0)
set @id=@id+1
end
exec AddData
使用not in 和in操作:
复制代码 代码如下:
SET STATISTICS TIME ON
GO
--备份数据
insert into bakInfo(id,PName,remark,impdate,upstate)
select id,PName,remark,impdate,upstate from dbo.Info
where id not in(select id from dbo.bakInfo)
GO
SET STATISTICS TIME OFF
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒,占用时间 = 3 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 453 毫秒,占用时间 = 43045 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。
--更改当前表状态
update Info set upstate=1 where id in(select id from dbo.bakInfo)
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 62 毫秒,占用时间 = 79 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 188 毫秒,占用时间 = 318 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。
--删除当前表数据
delete from Info where upstate=1 and id in(select id from dbo.bakInfo)
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
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
GO
--备份数据
insert into bakInfo(id,PName,remark,impdate,upstate)
select id,PName,remark,impdate,upstate from
(SELECT Info.id,Info.PName, Info.remark, Info.impdate,Info.upstate, bakInfo.id AS bakID
FROM Info left JOIN
bakInfo ON Info.id = bakInfo.id ) as t
where t.bakID is null and t.upstate=0
GO
SET STATISTICS TIME OFF;
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 247 毫秒,占用时间 = 247 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 406 毫秒,占用时间 = 475 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。
--更改当前表状态
update Info set upstate=1
FROM Info INNER JOIN
bakInfo ON Info.id = bakInfo.id
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 4 毫秒,占用时间 = 4 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 219 毫秒,占用时间 = 259 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。
--删除当前表数据
复制代码 代码如下:
delete from Info
FROM Info INNER JOIN
bakInfo ON Info.id = bakInfo.id
where Info.upstate=1
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 177 毫秒,占用时间 = 177 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 219 毫秒,占用时间 = 550 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。
可以看出使用join方案比使用not in 和in执行时间要短很多了
SQL试图将其转换成多个表的连接,如果转换不成功则先执行IN里面的子查询,再查询外层的表记录,如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功,但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。 推荐在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符
NOT IN 此操作是强列推荐不使用的,因为它不能应用表的索引。推荐用NOT EXISTS 或(外连接+判断为空)方案代替
在数据库中有两个表,一个是当前表Info(id,PName,remark,impdate,upstate),一个是备份数据表bakInfo(id,PName,remark,impdate,upstate),将当前表数据备份到备份表去,就涉及到not in 和in 操作了:
首先,添加10万条测试数据
复制代码 代码如下:
create procedure AddData
as
declare @id int
set @id=0
while(@id<100000)
begin
insert into dbo.Info(id,PName,remark,impdate,upstate)
values(@id,convert(varchar,@id)+'0','abc',getdate(),0)
set @id=@id+1
end
exec AddData
使用not in 和in操作:
复制代码 代码如下:
SET STATISTICS TIME ON
GO
--备份数据
insert into bakInfo(id,PName,remark,impdate,upstate)
select id,PName,remark,impdate,upstate from dbo.Info
where id not in(select id from dbo.bakInfo)
GO
SET STATISTICS TIME OFF
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 0 毫秒,占用时间 = 3 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 453 毫秒,占用时间 = 43045 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。
--更改当前表状态
update Info set upstate=1 where id in(select id from dbo.bakInfo)
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 62 毫秒,占用时间 = 79 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 188 毫秒,占用时间 = 318 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。
--删除当前表数据
delete from Info where upstate=1 and id in(select id from dbo.bakInfo)
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
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
GO
--备份数据
insert into bakInfo(id,PName,remark,impdate,upstate)
select id,PName,remark,impdate,upstate from
(SELECT Info.id,Info.PName, Info.remark, Info.impdate,Info.upstate, bakInfo.id AS bakID
FROM Info left JOIN
bakInfo ON Info.id = bakInfo.id ) as t
where t.bakID is null and t.upstate=0
GO
SET STATISTICS TIME OFF;
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 247 毫秒,占用时间 = 247 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 406 毫秒,占用时间 = 475 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。
--更改当前表状态
update Info set upstate=1
FROM Info INNER JOIN
bakInfo ON Info.id = bakInfo.id
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 4 毫秒,占用时间 = 4 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 219 毫秒,占用时间 = 259 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。
--删除当前表数据
复制代码 代码如下:
delete from Info
FROM Info INNER JOIN
bakInfo ON Info.id = bakInfo.id
where Info.upstate=1
此操作执行时间:
复制代码 代码如下:
SQL Server 分析和编译时间:
CPU 时间 = 177 毫秒,占用时间 = 177 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 219 毫秒,占用时间 = 550 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。
可以看出使用join方案比使用not in 和in执行时间要短很多了
华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
华山资源网 Design By www.eoogi.com
暂无评论...
更新日志
2024年12月23日
2024年12月23日
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]