


NOT EXISTS vs. NOT IN vs. LEFT JOIN WHERE IS NULL: Welche SQL-Klausel sollten Sie wählen?
SQLs NOT EXISTS
, NOT IN
und LEFT JOIN WHERE IS NULL
verstehen: Eine vergleichende Analyse
SQL bietet verschiedene Methoden zum Vergleichen von Daten zwischen Tabellen und zum Filtern von Ergebnissen basierend auf NULL-Werten. Das Beherrschen der Unterschiede zwischen NOT EXISTS
, NOT IN
und LEFT JOIN WHERE IS NULL
ist entscheidend für das Schreiben effizienter Abfragen.
NOT EXISTS
vs. NOT IN
Beide Klauseln prüfen, ob in einer zugehörigen Tabelle keine übereinstimmenden Zeilen vorhanden sind. Ihr Hauptunterschied liegt in der NULL-Behandlung:
-
NOT EXISTS
: Gibttrue
zurück, wenn keine Übereinstimmungen vorhanden sind, unabhängig von NULL-Werten. -
NOT IN
: Gibttrue
nur zurück, wenn keine Nicht-NULL-Übereinstimmungen vorhanden sind. Alle NULL-Werte ergebenfalse
.
LEFT JOIN WHERE IS NULL
A LEFT JOIN
kombiniert Tabellen und behält alle Zeilen der linken Tabelle bei. WHERE IS NULL
filtert, um nur Zeilen einzubeziehen, in denen in der rechten Tabelle kein passender Wert vorhanden ist.
Leistungsvergleich zwischen Datenbanksystemen
Die Leistung des Datenbanksystems variiert erheblich zwischen diesen drei Ansätzen:
-
MySQL:
LEFT JOIN WHERE IS NULL
übertrifft im AllgemeinenNOT EXISTS
undNOT IN
.NOT IN
ist etwas weniger effizient alsNOT EXISTS
. -
SQL Server:
NOT EXISTS
undNOT IN
sind normalerweise schneller alsLEFT JOIN WHERE IS NULL
. -
PostgreSQL:
NOT EXISTS
undLEFT JOIN WHERE IS NULL
weisen eine vergleichbare Leistung auf, wobeiNOT IN
dahinter zurückbleibt. - Oracle:Alle drei Methoden zeigen eine ähnliche Effizienz.
Das richtige Werkzeug für den Job auswählen
Die optimale Klauselauswahl hängt von Ihren spezifischen DBMS- und Abfrageanforderungen ab:
- Um das Fehlen von Nicht-NULL-Übereinstimmungen zu überprüfen, ist
NOT EXISTS
oft am effizientesten. - Beim Umgang mit potenziellen NULL-Werten bietet
LEFT JOIN WHERE IS NULL
eine bessere Flexibilität und Lesbarkeit. - Oracle-Benutzer können im Allgemeinen ohne Leistungsbedenken eine der drei Optionen auswählen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNOT EXISTS vs. NOT IN vs. LEFT JOIN WHERE IS NULL: Welche SQL-Klausel sollten Sie wählen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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