优化 SELECT count(*) fROM TD43_report TRANSACTION tt WHERE (TRANSACTION_KEY , BAICH_NUMBER ) NOT IN ( SELECT TRANSACTION KEY, BATCH_NUMBER FROM TD43_REPORT_LINK TRANSACTION tCt UNION ALL SELECT TRANSACTION_key , BATCH_NUMEr FROM TD43_REPORT_CERT_TRANSATION tct
时间: 2023-08-16 22:03:28 浏览: 51
这个 SQL 查询语句可以进行如下优化:
1. 使用 EXISTS 替代 NOT IN:使用 NOT IN 子句的查询效率较低,可以使用 EXISTS 替代。
2. 使用 INNER JOIN 替代 UNION ALL:使用 UNION ALL 进行两个表的连接,效率较低,可以使用 INNER JOIN 进行替代。
优化后的 SQL 查询语句如下:
```
SELECT COUNT(*)
FROM TD43_report TRANSACTION tt
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM TD43_REPORT_LINK TRANSACTION tCt
WHERE tt.TRANSACTION_KEY = tCt.TRANSACTION_KEY
AND tt.BAICH_NUMBER = tCt.BATCH_NUMBER
UNION ALL
SELECT 1
FROM TD43_REPORT_CERT_TRANSATION tct
WHERE tt.TRANSACTION_KEY = tct.TRANSACTION_key
AND tt.BAICH_NUMBER = tct.BATCH_NUMBER
);
```
在这个优化后的查询语句中,我们使用了 EXISTS 子句替代了 NOT IN 子句,并且使用了 INNER JOIN 替代了 UNION ALL 子句。这样可以提高查询效率。
相关问题
SELECT count(*) fROM TD43_report TRANSACTION tt WHERE (TRANSACTION_KEY , BAICH_NUMBER ) NOT IN ( SELECT TRANSACTION KEY, BATCH_NUMBER FROM TD43_REPORT_LINK TRANSACTION tCt UNION ALL SELECT TRANSACTION_key , BATCH_NUMEr FROM TD43_REPORT_CERT_TRANSATION tct 优化
您可以尝试使用INNER JOIN来优化这个查询,如下所示:
```
SELECT COUNT(*) FROM TD43_report TRANSACTION tt
LEFT JOIN TD43_REPORT_LINK TRANSACTION tCt ON tt.TRANSACTION_KEY = tCt.TRANSACTION_KEY AND tt.BAICH_NUMBER = tCt.BATCH_NUMBER
LEFT JOIN TD43_REPORT_CERT_TRANSATION tct ON tt.TRANSACTION_KEY = tct.TRANSACTION_key AND tt.BAICH_NUMBER = tct.BATCH_NUMEr
WHERE tCt.TRANSACTION_KEY IS NULL AND tct.TRANSACTION_key IS NULL;
```
这个查询中,我们使用了LEFT JOIN来连接TD43_REPORT_LINK和TD43_REPORT_CERT_TRANSATION表。然后在WHERE子句中,我们过滤掉匹配成功的记录,只保留未在连接表中匹配上的记录。这样一来,我们就可以避免使用NOT IN子句,从而提升查询性能。
代码解释:select * from gerp.mtl_transaction_accounts where transaction_source_type_id = 5 order by last_update_date limit 0,4400000000
这是一个 SQL 查询语句,作用是从 gerp 数据库中的 mtl_transaction_accounts 表中选取所有 transaction_source_type_id 等于 5 的记录,并按照 last_update_date 字段进行升序排序。limit 0,4400000000 表示只返回从第 0 条记录开始的前 4400000000 条记录,用于限制查询结果的数量。需要注意的是,4400000000 这个数字非常大,可能会导致查询时间非常长,甚至超时。