spark sql 代码如何优化 ：select t1.* from t1 where NOT EXISTS ( select 1 from t2 where t1.ip=t2.id );

1. 使用JOIN语句代替NOT EXISTS子查询。

2. 对t1表和t2表分别建立索引，以加快查询速度。

3. 尽量避免使用SELECT *，只选取需要的列，以减少数据传输和处理时间。

4. 对于大表，可以使用分区或分桶技术，以加快查询速度。

5. 在查询前，对数据进行预处理，如过滤掉不必要的数据，以减少查询范围。

6. 尽量避免使用复杂的表达式和函数，以减少计算量。

7. 对于频繁查询的数据，可以将其缓存到内存或磁盘中，以加快查询速度。

相关问题

代码如何优化 ：select t1.* from t1 where NOT EXISTS ( select 1 from t2 where t1.ip=t2.id );

可以考虑以下优化措施：

1. 添加索引：对t1表中的ip列和t2表中的id列添加索引，可以大大提高查询效率。

2. 改写成LEFT JOIN语句：将NOT EXISTS改写成LEFT JOIN，这样可以避免子查询的多次执行，从而提高查询效率。

优化后的SQL语句如下：

SELECT t1.*
FROM t1
LEFT JOIN t2 ON t1.ip = t2.id
WHERE t2.id IS NULL;

SELECT * from T1 where Exists select * from T2 where T1.id= T2.id

您的 SQL 查询语句存在语法错误，应该将 `select * from T2 where T1.id= T2.id` 用括号括起来，表示这是一个子查询，如下所示：

SELECT * FROM T1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM T2 WHERE T1.id = T2.id);

这个查询语句的意思是，对于 T1 表中的每一行记录，都去 T2 表中查找是否存在与 T1 表中的记录具有相同 id 的记录。如果存在，则返回 T1 表中的这一行记录。

需要注意的是，这个查询语句的效率可能不太高，如果 T1 和 T2 表都非常大，可以考虑使用其他更高效的查询方式来实现相同的功能。