join on和where哪个效率高

时间: 2023-05-03 09:02:45 浏览: 584
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mysql not in、left join、IS NULL、NOT EXISTS 效率问题记录

"join on"和"where"两个操作都是SQL中用来过滤数据的，但是它们的使用场景不同。"join on"用于从两个或多个表中选择相关的数据行，而"where"通常用于在单个表中过滤数据行。因此，它们的有效率高低取决于具体的查询需求。
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UPDATE USER_BRAND SET G.BRAND_ID='01','02','G' FROM ((((((SYS_PRSNL A INNER JOIN SYS_PRSNL_CLSF B ON (A.PRSNL_ID = B.PRSNL_ID)) INNER JOIN SYS_PRSNL_OWNER C ON (B.PRSNL_ID = C.PRSNL_ID AND B.OWNER_ID = C.OWNER_ID)) LEFT JOIN EMPLOYEE D ON (D.EMPL_ID = B.PRSNL_ID AND D.OWNER_ID = B.OWNER_ID)) LEFT JOIN SYS_USER E ON (E.USER_ID = B.PRSNL_ID AND E.OWNER_ID = B.OWNER_ID)) LEFT JOIN SYS_CODE_DTL F ON (F.CODE = B.PRSNL_TYPE AND F.CODE_TYPE='PRSNL_TYPE')) LEFT JOIN USER_BRAND G ON (G.USER_ID = A.PRSNL_ID)) where A.PRSNL_CODE IN ('3039')优化

但是，IN 子句的效率并不高，特别是当数据量很大时，会对查询性能产生较大的影响。可以考虑使用 JOIN 或 EXISTS 子句来代替 IN 子句，这样可以提高查询效率。 4. 不要在 UPDATE 语句中修改多个值。在该语句中，使用...

下面那个效率高 一 SELECT a.user_id as userId, b.user_name as userName, a.nick_name as nickName, b.access_time as accessTime FROM sys_user a INNER JOIN (SELECT user_name , min(access_time) as access_time FROM sys_logininfor WHERE status = '0' and msg = '登录成功' and DATE_FORMAT(access_time,'%Y-%m-%d') = CURRENT_DATE() GROUP BY user_name) b ON a.user_name = b.user_name and user_id='1' 二 SELECT a.user_id as userId, b.user_name as userName, a.nick_name as nickName, b.access_time as accessTime FROM ( SELECT user_id , user_name , nick_name FROM sys_user where user_id='1' ) a INNER JOIN (SELECT user_name , min(access_time) as access_time FROM sys_logininfor WHERE status = '0' and msg = '登录成功' and DATE_FORMAT(access_time,'%Y-%m-%d') = CURRENT_DATE() GROUP BY user_name) b ON a.user_name = b.user_name

而第一个 SQL 语句则是直接将 sys_user 表和 sys_logininfor 表进行 INNER JOIN，然后再通过 WHERE 条件过滤数据。因此第二个 SQL 语句可以减少 INNER JOIN 的数据量，提高查询效率。但是具体哪个更高效，还需要看...

1.以下sql，使用了subplan+broadcast, 请根据语义合理优化该sql, 使其运行效率更高效 select * from user01.tb1 t1 where exists (select max(id) from user01.tb2 t2 where t1.name=t2.name); 2.以下SQL, t1表使用了broadcast算子，请使用 hint 优化，避免t1表使用 broadcast select t1,id,t2.id2 from user01.tb1 t1 inner join user01.t_skew t2 on t1.id=t2.id2 and t1.name='beijing' order by 1; 3.如何判断下列语句是否下推，请写出判断方法： select count(t1.*) from user01.tb1 t1 left join user01.tb2 t2 on t1.id=t2.td and t2.name ='beijing' 4.下列语句的执行计划中，优化器选择表他作为hash内表，t2作为hash外表，请使用hint调整执行计划，使t2做hash内表 select t1.id,t2.id2 from user01.tb1 t1 inner join user01.t_skew t2 on t1.id=t2.id2 and t1.name ='beijing' order by 1 5.将schema权限赋予用户user1 将schema s2下所有表的访问权限赋予用户user1 6.gsql开创建数据库usdb，指定字符集utf-8，限制连接数20启时间检查命令 7.创建名为us01的用户，并将sysadmin权限授权给他 8.创建数据库usdb，指定字符集utf-8，限制连接数20 9.下面的语句的执行计划中州优化器选择了nestloop的关联方式，请根据语义修改语句，其实关联方式变为hashion，以提升查询性能 select * from user01.tb1 t1 where t1.id not in(select t2.id from user01.tb2 t2 where t2.name='shanghai'); 改写参考： select * from user01.tb1 t1 where not exists (select 1 from user01.tb2 t2 where t2.name='shanghai' and t1.id=t2.id) and t1.id is not null; 10.1、下面的执行计划存在性能问题，已知该集群有10个dn，且 select reltuples from pg class Where relname='t1'; 结果为123456798765，请根据执行计划分析，判断性能瓶颈，并给出优化建议: id | operation | E-rows | E-memory | E-width | E-costs ----+-------------------------------+-----------+---------------+-----------|---------- 1 |->Streaming (type: GATHER) | 100 | | 12 | 114.24 2 | ->Hash Join(3,4) | 100 | 1MB | 12 | 111.05 3 | ->Seq Scan on t2 | 100000 | 1MB | 4 | 91.50 4 | ->Hash | 96 | 16MB | 8 | 3.56 5 | ->Streaming(type: BROADCAST) |100| 2MB | 8 | 3.56 6 | ->Seg Scan on t1 | 100 | 1MB | 8 | 3.06

10.1、根据执行计划分析，性能瓶颈可能在Hash Join操作上，它的成本较高。建议可以考虑增加内存大小，以减少磁盘I/O的开销，或者调整查询语句，使用索引来加速查询。另外，也可以考虑对数据进行分区或分片，以提高...

SELECT ZYEAR,ZMONTH,IFNULL(ZZCPXLT,"无系列归集") ZZCPXLT,SUM(NETWR) VVD02 ,sum(VVD04) VVD04 FROM( SELECT a.ZYEAR, a.ZMONTH, a.KAUFN, a.KDPOS, a.MATNR, a.AUART, a.MFRGR, a.NETWR, b.VVD04, c.ZZCPXLT FROM dwm_dws_cbsjbz a left join dwm_dws_cbsjbc b on a.KAUFN = b.KAUFN and a.KDPOS = b.UEPOS left JOIN ( SELECT VBELN, POSNR, ZZCPXLT FROM dwm_sap_zsdt066 WHERE VBELN IN ( SELECT KAUFN FROM dwm_dws_cbsjbz WHERE AUART = 'OR1' AND ZYEAR = '2023' and zmonth = '05' ) ) c ON a.KAUFN = c.VBELN AND a.KDPOS = c.POSNR WHERE a.AUART = 'OR1' AND a.ZYEAR = '2023' AND a.ZMONTH = '05' ) AS SFDF GROUP BY ZYEAR,ZMONTH,ZZCPXLT 语句优化

3. 如果可能的话，尽量使用 INNER JOIN 而不是 LEFT JOIN，因为 INNER JOIN 的查询效率更高。 4. 如果表中存在大量数据，可以考虑对表中的字段建立索引以提高查询效率。 5. 如果数据库版本支持，可以使用分区表来...

SELECT id FROM ex_exam a LEFT JOIN ex_exam_statistic_enp_evaluate b ON a.id = b.qlh_exam_id WHERE a.type IN ("EXAM_EX_NORMAL_TYPE_NORMAL", "EXAM_TYPE_RZ") AND b.qlh_exam_id IS NULL; 查询超时优化

查询超时通常是因为查询的数据量太大，或者查询语句的执行效率不高导致的。下面是一些可能的优化方法： 1. 索引优化：在 ex_exam 和 ex_exam_statistic_enp_evaluate 表的 id 和 type 字段上创建索引，以提高查询...

SELECT ss.id, pp.id AS parent_id, pp.name AS parent_name, ss.name FROM pms_assess AS ss RIGHT JOIN (SELECT s.id, ps.name, ps.value FROM pms_assess AS s RIGHT JOIN ( SELECT name, value FROM pms_product_assess WHERE product_id = 1663780757367164929 AND type = '最终评估' AND name NOT IN ( '最终评估最高值', '最终评估最低值', '商品分类' )) AS ps ON s.name = ps.name) AS pp ON ss.parent_id = pp.id AND ss.name = pp.value;优化这条SQL

1. 使用 INNER JOIN 替换 RIGHT JOIN，因为 INNER JOIN 的效率更高。 2. 避免在 JOIN 语句中使用子查询，可以将子查询的结果保存到临时表中，然后在 JOIN 语句中使用这个临时表。 3. 避免在 WHERE 子句中使用函数...

优化代码SELECT SUM(IF(order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11' AND is_new_customer = 1, 1, 0)) AS new_customer_count, SUM(IF(order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11' AND is_new_customer = 0, 1, 0)) AS old_customer_count, SUM(IF(order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11' AND is_new_customer = 1, payment_amount, 0)) AS new_customer_payment_amount, SUM(IF(order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11' AND is_new_customer = 0, payment_amount, 0)) AS old_customer_payment_amount, SUM(IF(order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11' AND category = 'A', 1, 0)) AS category_A_customer_count, SUM(IF(order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11' AND category = 'A', payment_amount, 0)) AS category_A_payment_amount, SUM(IF(order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11' AND category = 'B', 1, 0)) AS category_B_customer_count, SUM(IF(order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11' AND category = 'B', payment_amount, 0)) AS category_B_payment_amount, SUM(IF(order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11' AND product_id = 'P1', 1, 0)) AS product_P1_customer_count, SUM(IF(order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11' AND product_id = 'P1', payment_amount, 0)) AS product_P1_payment_amount FROM orders o LEFT JOIN (SELECT DISTINCT order_date FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11') d1 ON o.order_date = d1.order_date LEFT JOIN (SELECT DISTINCT order_date FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2021-10-31' AND '2022-10-30' AND order_date NOT IN (SELECT order_date FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11')) d2 ON o.order_date = d2.order_date LEFT JOIN (SELECT DISTINCT order_date FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2021-11-12' AND '2022-10-30' AND order_date IN (SELECT order_date FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-10-31' AND '2022-11-11')) d3 ON o.order_date = d3.order_date WHERE d1.order_date IS NOT NULL OR d2.order_date IS NOT NULL OR d3.order_date IS NOT NULL;

这个 SQL 查询语句的复杂度比较高，可以尝试进行以下优化： 1. 避免使用子查询：可以将重复使用的子查询转化为临时表，并使用 JOIN 进行连接，以减少重复计算。 2. 使用索引：可以在 order_date、is_new_customer...
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