`

in&exists

    博客分类:
  • sql
SQL 
阅读更多
有两个简单例子,以说明 “exists”和“in”的效率问题
1) select * from T1 where exists(select 1 from T2 where T1.a=T2.a) ;
    T1数据量小而T2数据量非常大时,T1<<T2 时,1) 的查询效率高。
2) select * from T1 where T1.a in (select T2.a from T2) ;
     T1数据量非常大而T2数据量小时,T1>>T2 时,2) 的查询效率高。

IN和EXISTS。
    select * from t1 where x in ( select y from t2 )
    事实上可以理解为:
    select *
      from t1, ( select distinct y from t2 ) t2
     where t1.x = t2.y;
    ——如果你有一定的SQL优化经验,从这句很自然的可以想到t2绝对不能是个大表,因为需要对t2进行全表的“唯一排序”,如果t2很大这个排序的性能是不可忍受的。但是t1可以很大,为什么呢?最通俗的理解就是因为t1.x=t2.y可以走索引。但这并不是一个很好的解释。试想,如果t1.x和t2.y都有索引,我们知道索引是种有序的结构,因此t1和t2之间最佳的方案是走merge join。另外,如果t2.y上有索引,对t2的排序性能也有很大提高。
    select * from t1 where exists ( select null from t2 where y = x )
    可以理解为:
    for x in ( select * from t1 )
    loop
       if ( exists ( select null from t2 where y = x.x )
       then
          OUTPUT THE RECORD!
       end if
    end loop
    ——这个更容易理解,t1永远是个表扫描!因此t1绝对不能是个大表,而t2可以很大,因为y=x.x可以走t2.y的索引。
    综合以上对IN/EXISTS的讨论,我们可以得出一个基本通用的结论:IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

我们要根据实际的情况做相应的优化,不能绝对的说谁的效率高谁的效率低,所有的事都是相对的

eg:
select * from emp e where exists (select 1 from dept t where t.deptno=e.deptno and deptno>20 )
分享到:
评论

相关推荐

    in和exists的区别

    在Oracle数据库中,"IN"和"EXISTS"都是用于查询某个集合的元素是否存在于另一个集合中的关键字。然而,它们在处理数据时的效率和适用场景有所不同,这主要取决于涉及的数据量以及表之间的关联。 首先,让我们来看看...

    sql in,exists,not in,not exists区别

    SQL 中 IN、EXISTS、NOT IN、NOT EXISTS 的区别 IN、EXISTS、NOT IN、NOT EXISTS 是 SQL 中四种常用的条件判断运算符,它们之间的区别主要体现在使用场景、执行效率和语法结构上。 IN IN 是一种条件判断运算符,...

    in和exists的区别与执行效率问题解析

    标题和描述均聚焦于SQL查询语句中"IN"与"EXISTS"的区别及执行效率问题,这是一个在数据库操作中非常关键的话题,尤其对于优化查询性能有着不可忽视的作用。下面,我们将深入探讨这两种语句的不同之处及其对执行效率...

    in和exists性能解析

    在数据库查询语言中,`IN` 和 `EXISTS` 子句是两种常见的用于关联两个表的方法,它们各自有其独特的性能特点和适用场景。本文将深入解析Oracle中`IN`与`EXISTS`的性能差异,以及如何根据具体需求选择最合适的查询...

    SQL语句优化——in,not in,exists,not exists, left join...on博客所需SQL语句.txt

    SQL语句优化——in,not in,exists,not exists, left join...on博客所需SQL语句.txt欢迎下载!

    IN&amp;EXISTS与NOT IN&amp;NOT EXISTS 的优化原则小结

    在SQL查询中,`IN`、`EXISTS`、`NOT IN`以及`NOT EXISTS`是四个常用的比较和过滤操作符。它们在处理数据时有不同的效率和适用场景,特别是涉及到大数据量时,优化这些操作符的使用对于提升数据库查询性能至关重要。 ...

    sql case when exists not exists in not in

    在SQL查询中,`CASE WHEN`、`EXISTS`、`NOT EXISTS`以及`IN`和`NOT IN`是常用的操作符,它们用于处理复杂的条件判断和数据筛选。这些概念对于理解和编写高效的SQL语句至关重要,尤其是在数据分析和数据库管理中。 `...

    in与exists之争(11g).sql

    in与exists之争(11g).sql

    oracle中exists_和in的效率问题详解

    Oracle 中 EXISTS 和 IN 的效率问题详解 EXISTS 和 IN 都是 Oracle 中的集合操作符,但它们在使用和执行效率上有所不同。本文将深入探讨 EXISTS 和 IN 的使用场景、执行机制和效率问题。 EXISTS 的使用场景和机制 ...

    SQL里的EXISTS与IN

    ### SQL里的EXISTS与IN 在SQL查询语言中,`EXISTS` 和 `IN` 子句都是非常常用且重要的操作符,它们被广泛应用于复杂的查询条件中,特别是当需要检查某个子查询是否返回结果时。根据给定的信息,本文将详细解析`...

    PostgreSQL IN vs EXISTS vs ANYALL vs JOIN性能分析

    PostgreSQL作为一种强大的开源关系数据库系统,它支持多种SQL操作,其中包括IN、EXISTS、ANY/ALL和JOIN等操作符。这些操作符在不同的业务场景下有着不同的表现和性能影响。在实际的数据库操作中,选择合适的操作符是...

    经典SQL查询总结关于Exists,not Exists.in ,not in效率的说明。

    ### 经典SQL查询总结关于Exists, not Exists, IN, not IN 效率的说明 在数据库查询操作中,存在着多种方法来实现相似的功能,但不同的实现方式在性能上可能会有显著差异。本文将深入探讨 SQL 中 `EXISTS`, `NOT ...

    Oracle数据库编程调优手册.doc

    1. IN&EXISTS与NOT IN&NOT EXISTS:通常,EXISTS子查询比IN更高效,NOT EXISTS优于NOT IN,特别是在子查询返回大量数据时。 2. 使用索引覆盖:确保查询的列都在索引中,以避免回表操作。 总之,Oracle数据库调优是...

    “exists”和“in”的效率问题

    ### "Exists"与"In"的效率问题详解 #### 引言 在数据库查询语言SQL中,“Exists”与“In”是两种常用的子查询方法,它们在实际应用中各有优势与局限。本文将深入探讨这两种方法的工作原理、应用场景以及性能差异,...

    MySQL中的in,exists,not in,not exists查询过程对比及结论

    MySQL优化之in,exists,not in,not exists的区别in与existsin查询过程结论:exists查询过程:结论:not in与not existsnot in查询过程:结论:not exists查询过程:结论: 首先我们使用两个用户表作为实例 insert ...

    sql语句优化之用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN的语句

    SQL语句优化之用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN的语句 SQL语句优化是数据库性能优化的重要方面之一。在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接。在这种情况下,使用EXISTS...

    sql exists和not exists用法

    相较于`IN`、`NOT IN`等操作,`EXISTS`与`NOT EXISTS`具有更高的效率,尤其是在处理大型数据集时。 #### EXISTS 介绍 `EXISTS`关键字用于检查子查询是否至少返回一行数据。如果子查询返回至少一行数据,则`EXISTS`...

    EXISTS_和_NOT_EXISTS

    - 效率:在某些情况下,`EXISTS` 和 `NOT EXISTS` 可能会提供相似的性能,但通常 `IN` 和 `NOT IN` 比较操作符在处理大量数据时更有效。然而,当涉及到子查询时,`EXISTS` 和 `NOT EXISTS` 可能更合适,因为它们只...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics