in和exists执行时,in是先执行子查询中的查询,然后再执行主查询。而exists查询它是先执行主查询,即外层表的查询,然后再执行子查询。
exists 和 in 在执行时效率单从执行时间来说差不多,exists要稍微优于in。在使用时一般应该是用exists而不用in
如果子查询得出的结果集记录较少,主查询中的表较大且又有索引时应该用in,反之如果外层的主查询记录较少,子查询中的表大,又有索引时使用exists。IN时不对NULL进行处理。
not exists 和 not in 比较时,not exists 的效率比较高。
为了说明测试结果,我把emp1表中的数据到了315392条。emp2中删除只有2条件数据。测试的依据是执行的时间来说明的。
emp1中的数据记录情况。
SQL> select count(*) from emp1;
COUNT(*)
----------
315392
emp2中的数据记录情况:
SQL> select count(*) from emp2;
COUNT(*)
----------
2
1、 执行exists查询,要求在emp1中查询出所有存在于emp2的数据总数
SQL> select count(*) from emp1 where exists ( select null from emp2 where emp1.ename = emp2.ename);
COUNT(*)
----------
45056
执行次数十次,最大的一次为0.125S
2、 使用not exists查询出所在不在emp2中的数据总数
SQL> select count(*) from emp1 where not exists ( select null from emp2 where emp1.ename = emp2.ename);
COUNT(*)
----------
270336
执行次数十次,最大的一次为0.141S
3、执行in 查询,要求在emp1中查询出所有存在于emp2的数据总数
SQL> select count(*) from emp1 where ename in ( select ename from emp2);
COUNT(*)
----------
45056
执行十次,最大的一次为0.141S
4、使用not in查询出所在不在emp2中的数据总数
SQL> select count(*) from emp1 where ename not in ( select ename from emp2 );
COUNT(*)
----------
270336
执行十次,最长一次为0.328S
5、使用in查询,调用外层与子查询的位置,要求查询出存在于emp2中,且存在于emp1中的数据记录数
SQL> select count(*) from emp2 where ename in (select ename from emp1 );
COUNT(*)
----------
2
执行次数十次,最长的一次为0.047S
6、使用exists查询,调用外层与子查询的位置,要求查询出存在于emp2中,且存在于emp1中的数据记录数
SQL> select count(*) from emp2 where ename in (select ename from emp1 );
COUNT(*)
----------
2
执行次数十次,最长的一次为0.047S
综上所述:在使用in 和 exists时,个人觉得,效率差不多。而在not in 和 not exists比较时,not exists的效率要比not in的效率要高。
当使用in时,子查询where条件不受外层的影响,自动优化会转成exist语句,它的效率和exist一样。(没有验证)
如select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx='x') 这时,认为in 和 exists效率一样。
IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。

選擇PostgreSQL而非MySQL的場景包括:1)需要復雜查詢和高級SQL功能,2)要求嚴格的數據完整性和ACID遵從性,3)需要高級空間功能,4)處理大數據集時需要高性能。 PostgreSQL在這些方面表現出色,適合需要復雜數據處理和高數據完整性的項目。

MySQL數據庫的安全可以通過以下措施實現:1.用戶權限管理:通過CREATEUSER和GRANT命令嚴格控制訪問權限。 2.加密傳輸:配置SSL/TLS確保數據傳輸安全。 3.數據庫備份和恢復:使用mysqldump或mysqlpump定期備份數據。 4.高級安全策略:使用防火牆限制訪問,並啟用審計日誌記錄操作。 5.性能優化與最佳實踐:通過索引和查詢優化以及定期維護兼顧安全和性能。

如何有效監控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。 1.使用mysqladmin查看連接數。 2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查詢數。 3.PMM提供詳細性能數據和圖形化界面。 4.MySQLEnterpriseMonitor提供豐富的監控功能和報警機制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显著差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高級安全性和良好集成性的企業級應用場景下,應選擇SQLServer而不是MySQL。 1)SQLServer提供企業級功能,如高可用性和高級安全性。 2)它與微軟生態系統如VisualStudio和PowerBI緊密集成。 3)SQLServer在性能優化方面表現出色,支持內存優化表和列存儲索引。


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