


Cambung Silang lwn. Cantuman Dalam dengan Klausa WHERE: Implikasi Prestasi
Perdebatan antara cantuman silang dengan klausa WHERE dan cantuman dalam sering dibincangkan . Sesetengah pembangun berpendapat bahawa mereka mempunyai kesan yang sama, manakala yang lain mendakwa bahawa gabungan dalaman berprestasi lebih baik. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan perbezaan dan menangani pertimbangan prestasi yang terlibat dalam memilih antara dua pendekatan.
Cross Joins vs. Inner Joins
Cross joins menjana semua kemungkinan gabungan baris daripada dua atau lebih jadual, tanpa mengira sebarang kriteria padanan. Cantuman dalam, sebaliknya, hanya menggabungkan baris yang mempunyai nilai yang sepadan berdasarkan syarat cantum yang ditentukan.
WHERE Klausa dalam Cantuman Silang
Menambah klausa WHERE ke cantuman silang boleh menyekat set hasil, menjadikannya berkelakuan serupa dengan cantuman dalam. Walau bagaimanapun, operasi asas kekal sebagai cantuman silang, yang boleh menjadi mahal dari segi pengiraan untuk set data yang besar.
Perbandingan Prestasi
Impak prestasi menggunakan cantuman silang dengan WHERE klausa berbanding cantuman dalaman bergantung pada pelbagai faktor, termasuk:
- Data Kelantangan: Cantuman silang menghasilkan produk baris kartesian, yang boleh membawa kepada set hasil yang besar untuk set data yang besar. Sebaliknya, inner joins secara selektif mengambil baris berdasarkan kriteria yang sepadan.
- Database Optimizer: Pengoptimum pangkalan data moden secara automatik boleh menukar cantuman silang dengan klausa WHERE kepada cantuman dalam. Walau bagaimanapun, ia tidak selalunya boleh dipercayai atau optimum.
- Pertimbangan Khusus Vendor: Vendor pangkalan data yang berbeza mungkin melaksanakan cantuman silang dan cantuman dalam secara berbeza, yang menjejaskan ciri prestasi mereka.
Kesimpulan
Semasa silang bercantum dengan klausa WHERE boleh digunakan untuk mencapai hasil yang sama seperti cantuman dalaman, ia biasanya menghasilkan prestasi yang lebih lemah untuk set data yang besar. Cantuman dalaman ialah pendekatan yang disyorkan untuk mewujudkan perhubungan antara data daripada berbilang jadual, kerana ia secara selektif mengambil baris yang berkaitan dan menawarkan prestasi yang lebih baik.
Perlu ambil perhatian bahawa pengoptimum pangkalan data mungkin mengoptimumkan cantuman silang dalam situasi tertentu. Walau bagaimanapun, amalan terbaik adalah untuk mengelak daripada bergantung pada tingkah laku ini dan menggunakan cantuman dalaman apabila boleh. Selain itu, adalah penting untuk merujuk garis panduan prestasi khusus vendor untuk strategi penyertaan yang optimum.
Atas ialah kandungan terperinci Cantuman Silang dengan Klausa WHERE lwn Cantuman Dalam: Bilakah Seseorang Mengungguli Yang Lain?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini meneroka mengoptimumkan penggunaan memori MySQL di Docker. Ia membincangkan teknik pemantauan (statistik Docker, skema prestasi, alat luaran) dan strategi konfigurasi. Ini termasuk had memori docker, swapping, dan cgroups, bersama -sama

Artikel ini menangani ralat "tidak dapat membuka perpustakaan kongsi" MySQL. Isu ini berpunca daripada ketidakupayaan MySQL untuk mencari perpustakaan bersama yang diperlukan (.so/.dll fail). Penyelesaian melibatkan mengesahkan pemasangan perpustakaan melalui pakej sistem m

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel ini membandingkan memasang MySQL pada Linux secara langsung berbanding menggunakan bekas podman, dengan/tanpa phpmyadmin. Ia memperincikan langkah pemasangan untuk setiap kaedah, menekankan kelebihan Podman secara berasingan, mudah alih, dan kebolehulangan, tetapi juga

Artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang SQLite, pangkalan data relasi tanpa server tanpa mandiri. Ia memperincikan kelebihan SQLITE (kesederhanaan, mudah alih, kemudahan penggunaan) dan kekurangan (batasan konkurensi, cabaran skalabiliti). C

Panduan ini menunjukkan pemasangan dan menguruskan pelbagai versi MySQL pada macOS menggunakan homebrew. Ia menekankan menggunakan homebrew untuk mengasingkan pemasangan, mencegah konflik. Pemasangan Butiran Artikel, Permulaan/Perhentian Perkhidmatan, dan PRA Terbaik

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
