


Comparaison des performances de LEFT JOIN et INNER JOIN dans SQL Server
Découvrir le mythe de l'avantage de vitesse de LEFT JOIN
Il existe une idée fausse courante selon laquelle LEFT JOIN est intrinsèquement plus rapide que INNER JOIN dans SQL Server. Cependant, cette hypothèse est fondamentalement fausse.
La vérité éclate
En fait, LEFT JOIN nécessite plus de temps de traitement que INNER JOIN. Par définition, un LEFT JOIN contient les opérations d'un INNER JOIN, mais il effectue également l'étape supplémentaire consistant à étendre le résultat avec des valeurs NULL. Il convient de noter que LEFT JOIN renvoie souvent plus de lignes, ce qui entraîne une augmentation du temps d'exécution en raison de jeux de résultats plus volumineux.
Découvrez la cause profonde
La plupart du temps, les obstacles aux performances des requêtes de base de données ne proviennent pas du choix entre INNER JOIN et LEFT JOIN. Le problème sous-jacent est généralement une mauvaise indexation ou l’absence d’un index approprié. Le problème peut être exacerbé lorsque plusieurs tables sont impliquées (9 tables dans ce cas).
Vérification du modèle
Afin de fournir des conseils spécifiques, il est crucial d'examiner le schéma fourni. Sans modèle, il est difficile d’identifier la cause exacte du ralentissement des performances.
Exceptions
Théoriquement, il existe une situation où LEFT JOIN peut effectivement être plus rapide que INNER JOIN :
- Taille de tableau extrêmement petite (moins de 10 lignes)
- Aucun index adapté
Dans ce cas, SQL Server peut choisir d'effectuer une boucle imbriquée sur LEFT JOIN au lieu d'utiliser la correspondance de hachage plus efficace sur INNER JOIN. Toutefois, il est extrêmement peu probable que cette situation se produise dans le cadre d’opérations réelles de base de données.
Considérations d'optimisation
Plutôt que de s'appuyer sur la prétendue différence de vitesse entre LEFT JOIN et INNER JOIN, il est préférable de résoudre le problème principal de l'indexation insuffisante pour optimiser les requêtes de base de données. La création d'index appropriés et la garantie d'une couverture d'index adéquate peuvent améliorer considérablement les performances.
Conclusion
Des malentendus sur les avantages en termes de performances de LEFT JOIN par rapport à INNER JOIN peuvent conduire à une optimisation dans la mauvaise direction. Se concentrer sur les principes appropriés d’indexation et de conception de bases de données conduira en fin de compte aux améliorations de performances souhaitées.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.

La réplication maître-esclave Asynchrones MySQL permet la synchronisation des données via le binlog, améliorant les performances de lecture et la haute disponibilité. 1) L'enregistrement du serveur maître change en binlog; 2) Le serveur esclave lit le binlog via des threads d'E / S; 3) Le thread SQL du serveur applique le binlog pour synchroniser les données.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

L'installation et les opérations de base de MySQL incluent: 1. Télécharger et installer MySQL, définir le mot de passe de l'utilisateur racine; 2. Utilisez des commandes SQL pour créer des bases de données et des tables, telles que CreateDatabase et CreateTable; 3. Exécuter les opérations CRUD, utiliser des commandes INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE; 4. Créer des index et des procédures stockées pour optimiser les performances et implémenter une logique complexe. Avec ces étapes, vous pouvez créer et gérer les bases de données MySQL à partir de zéro.

InnodbBufferPool améliore les performances des bases de données MySQL en chargeant des données et des pages d'index dans la mémoire. 1) La page de données est chargée dans le tampon pour réduire les E / S du disque. 2) Les pages sales sont marquées et rafraîchies au disque régulièrement. 3) Élimination de la page de données de gestion de l'algorithme LRU. 4) Le mécanisme de lecture charge les pages de données possibles à l'avance.

MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.

La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.


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