select * from a left join b on a.id = b.id where b.id is not NULL

时间: 2023-06-11 07:07:44 浏览: 143

mysql not in、left join、IS NULL、NOT EXISTS 效率问题记录

NOT IN、JOIN、IS NULL、NOT EXISTS效率对比语句一：select count(*) from A where A.a not in (select a from B) 语句二：select count(*) from A left join B on A.a = B.a where B.a is null 语句三：select count(*) from A where not exists (select a from B where A.a = B.a) 知道以上三条语句的实际效果是相同的已经很久了，但是一直没有深究其间的效率对比。一直感觉上语句二是最快的。今天 MySQL中的`NOT IN`, `LEFT JOIN`, `IS NULL`, 和 `NOT EXISTS` 是四种不同的SQL查询方式，它们在特定情况下可以实现相似的功能，但实际执行效率可能会有很大差异。本文主要探讨这四种方法在处理大数据量时的性能表现，并提供一些优化建议。让我们看一组示例SQL语句： 1. `NOT IN` 语句： ```sql SELECT COUNT(*) FROM A WHERE A.a NOT IN (SELECT a FROM B) ``` 2. `LEFT JOIN` 语句： ```sql SELECT COUNT(*) FROM A LEFT JOIN B ON A.a = B.a WHERE B.a IS NULL ``` 3. `NOT EXISTS` 语句： ```sql SELECT COUNT(*) FROM A WHERE NOT EXISTS (SELECT a FROM B WHERE A.a = B.a) ``` 虽然这三条语句在逻辑上等价，即查找A表中不存在于B表的数据，但在性能方面，它们各有特点。通常，`NOT EXISTS` 与 `NOT IN` 类似，但当子查询返回大量数据时，`NOT EXISTS` 可能更高效，因为它停止检查子查询中的每个元素一旦找到匹配项。而`LEFT JOIN` 则在处理大量数据时可能更为昂贵，因为它需要构建一个中间结果集，即使使用了索引，也可能导致更多的资源消耗。在某些情况下，`LEFT JOIN` 的效率低下可能是由于中间结果集的大小。如果B表比A表大，`LEFT JOIN` 将创建一个与B表相同大小的结果集，然后进行筛选，这会消耗更多的内存和CPU资源。相比之下，`NOT IN` 和 `NOT EXISTS` 在两个集合比较时就完成了筛选，减少了额外的开销。关于日志文件过大的问题，这在大量删除操作时很常见。在MySQL中，删除操作会记录在事务日志中，如果恢复模型设置为完整模式，日志文件会迅速增长。为了减小日志文件的大小，可以考虑切换到简单恢复模型，或者在删除操作完成后立即截断日志并收缩文件。然而，这些操作必须谨慎进行，因为它们可能会影响数据库的恢复能力。对于分批删除策略，当删除条件复杂时，如`DELETE FROM A WHERE ...` 后面有复杂的条件，分批删除可能不再有效，因为每个分批删除操作都会独立记录在日志中，从而导致日志文件持续增长。在这种情况下，优化查询语句或调整数据库配置可能是更好的解决方案。选择哪种查询方式取决于具体场景，包括表的大小、索引的存在、数据分布以及数据库的配置。在处理大数据时，理解这些差异并进行适当的性能测试是至关重要的。在实践中，应尽可能利用索引、减少中间结果集的大小，以及避免全表扫描，以提高查询效率。同时，定期评估和调整数据库的性能参数也是保持系统运行效率的关键。

这是一条 SQL 查询语句，它的含义是从表 a 和表 b 中选出所有满足条件 b.id 不为空的记录，并将它们按照 a.id = b.id 进行左连接，也就是说，如果表 b 中没有匹配的记录，则 a 表中的记录也会被保留。具体来说，SELECT * 表示选取所有列，FROM a 表示从表 a 中选择记录，LEFT JOIN b 表示使用左连接方式连接表 b，ON a.id = b.id 表示连接条件是 a 表的 id 列和 b 表的 id 列相等。WHERE b.id IS NOT NULL 表示只选择 b 表中 id 列不为空的记录。

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select * from a left join b on a.id = b.id where b.id is not NULL

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