


NOT IN vs. NOT EXISTS: Bilakah Anda Harus Pilih NOT EXISTS untuk Pertanyaan Pangkalan Data?
Perbezaan antara NOT IN dan NOT WUJUD
Dalam bidang pertanyaan pangkalan data, kita sering menghadapi masalah sama ada untuk menggunakan NOT IN atau NOT EXISTS. Walaupun rancangan pelaksanaan mungkin menunjukkan bahawa prestasi mereka adalah serupa, terdapat beberapa perbezaan kecil yang perlu dipertimbangkan semasa membuat pilihan anda.
Lebih suka TIDAK WUJUD
Secara umumnya, ramai yang mengesyorkan memilih NOT EXISTS dahulu. Ini terutamanya kerana ia lebih teguh dalam mengendalikan situasi di mana lajur yang terlibat dalam pertanyaan mungkin batal pada masa hadapan.
Pengendalian nilai NULL
NOT IN berkelakuan berbeza daripada NOT WUJUD apabila lajur boleh dibatalkan. NOT IN secara eksplisit mengecualikan nilai NULL daripada keputusan, manakala NOT EXISTS hanya mengecualikan baris yang mana subquery mengembalikan nilai NULL.
Untuk menggambarkan ini, pertimbangkan pertanyaan berikut:
SELECT ProductID, ProductName FROM Products p WHERE p.ProductID NOT IN ( SELECT ProductID FROM [Order Details] )
Jika lajur ProductID dalam jadual [Butiran Pesanan] boleh mengandungi nilai NULL, pertanyaan ini akan mengembalikan semua produk yang tidak mempunyai pesanan yang berkaitan atau mempunyai ID Produk NULL dalam jadual [Butiran Pesanan]. Sebaliknya, pertanyaan berikut menggunakan NOT EXISTS hanya akan mengembalikan produk yang tidak mempunyai pesanan yang berkaitan:
SELECT ProductID, ProductName FROM Products p WHERE NOT EXISTS ( SELECT 1 FROM [Order Details] od WHERE p.ProductId = od.ProductId )
Kesan pelan pelaksanaan
Walaupun pelan pelaksanaan mungkin menunjukkan bahawa kedua-dua pertanyaan itu berprestasi sama, perubahan tertentu dalam kebolehtelapan lajur boleh mengubah tingkah laku ini. Jika lajur menjadi batal dan NOT IN digunakan, pertanyaan perlu melakukan semakan tambahan untuk nilai NULL, yang mungkin memberi kesan negatif kepada prestasi.
Kesimpulan
Apabila memilih NOT IN dan NOT EXISTS, sentiasa pertimbangkan potensi kebolehbatalan lajur yang terlibat dalam pertanyaan. NOT EXISTS memberikan keteguhan dan kejelasan yang lebih besar dalam mengendalikan nilai NULL, menjadikannya lebih disukai dalam kebanyakan senario.
Atas ialah kandungan terperinci NOT IN vs. NOT EXISTS: Bilakah Anda Harus Pilih NOT EXISTS untuk Pertanyaan Pangkalan Data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

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

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
