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mysql Exists in 效率

如说两张表一张是用户表TDefUser(userid,address,phone),一张是消费表TAccConsume(userid,time,amount),我要查消费超过5000的用户记录,那么可以写 select * from TDefUser where exists (select 1 from TAccConsume where TDefUser.userid...

如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大。 如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in: 例如:表A(小表),表B(大表) 1: select * from A where cc in (select cc from B) 效率低,用到了A...

in和exists不论是大数据表还是小数据表,有可利用的索引还是无可利用的索引的情况下,它们的运行效率是差不多的,exists也许会稍微高一点点,但是差别很校 not exists在有可被利用索引的情况下效率很高,但是在大数据表的情况下如果没有可被利用...

那你就吧not in改成not exists试试看,因为in是先执行子查询中的查询,然后再执行主查询,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,那么exists的效率应该高一些

答:必然是exists效率高! exists的工作原理是,只要检索到任何一个符合条件的记录即返回True。 distinct是获得当前列的不重复结果,类似Group操作,是要遍历整个表的数据。 所以,必然是exists效率高

Exists用于只能用于子查询,可以替代in,若匹配到结果,则退出内部查询,并将条件标志为true,传回全部结果资料,in不管匹配到匹配不到都全部匹配完毕,使用exists可以将子查询结果定为常量,不影响查询效果 In和exists对比: 若子查询结果集比较...

n是把外表和内表作hash连接;exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询。一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大。如果两个表中一个较小,一个是大表,则子

小改一下,比如: select * from A where id in (select B.id from B) 改成exists select * from A where exists (select 1 from B where A.id=B.id)

if exists (select * from sys.databases where name = ’数据库名’) drop database [数据库名] if exists (select * from sys.databases where name = ’数据库名’) drop database [数据库名]iF EXISTS(结果集)是指如果存在结果集(结果集的记录...

算法上存在很大问题。我们先来分析该算法的执行次数。 按照你的方法,record表中的id字段要全部查询一遍,也就是2W次查询,而每次查询,最坏 情况下需要与offline_record中的rec.id进行4W次比较,这又导致offline_record表的4W次 查询(取rec_id...

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