


NOT IN et NOT EXISTS : performances et pièges sémantiques
Dans les requêtes SQL, le choix d'utiliser NOT IN ou NOT EXISTS affecte les performances et la sémantique des requêtes. Cet article explore les différences entre ces deux opérateurs et fournit des conseils sur le moment d'utiliser quel opérateur.
Vitesse des requêtes : plan d'exécution
Bien que le plan d'exécution puisse indiquer que NOT IN et NOT EXISTS fonctionnent de la même manière lorsque les deux colonnes participant à la comparaison ne sont pas nulles, ce n'est pas toujours le cas.
Différence sémantique : gestion des valeurs NULL
La principale différence entre NOT IN et NOT EXISTS réside dans la manière dont ils gèrent les valeurs NULL. La sémantique de NOT IN peut être trompeuse si l'une des colonnes participant à la comparaison autorise des valeurs NULL. Plus précisément, NOT IN renvoie TRUE si l'une des colonnes est NULL, quelle que soit la valeur de l'autre colonne.
En revanche, NOT EXISTS renvoie toujours TRUE si l'une des colonnes est NULL, mais ajoute également une condition supplémentaire pour garantir qu'il n'y a pas d'autres lignes où les deux colonnes sont non NULL et correspondent. Cela garantit que même si la première vérification EXISTS renvoie NULL, la requête continue de rechercher les valeurs correspondantes.
Impact sur les performances des valeurs NULL
Cette différence de comportement peut avoir un impact significatif sur les performances. La version NOT IN nécessite des vérifications supplémentaires s'il y a des valeurs NULL dans une colonne et peut entraîner un plan de requête plus coûteux. De plus, l'introduction de valeurs NULL rend l'estimation de la cardinalité difficile, ce qui entraîne des plans d'exécution inefficaces.
Formulaire recommandé : utilisez toujours NOT EXISTS
Compte tenu des performances potentielles et des pièges sémantiques de NOT IN, il est recommandé d'utiliser NOT EXISTS comme premier choix. Par défaut, NOT EXISTS gère correctement les valeurs NULL et est moins sujet à une dégradation des performances lorsque des valeurs NULL sont présentes.
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!

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

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L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

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