SQL join和EXISTS效率

先看两个查询,查询目的是在a表中找出b表出现的vid

1.join查询

sql 复制代码
select a.vid, a.attach_url, a.attach_url_type, a.create_time
from ods_truck.tl_vehicle_attach_log a
         join (select distinct vid
               from ods_truck.tl_truck_log_20240613
               where oprater in ('remove', 'delete')
                 and cast(oprater_time as bigint) < unix_timestamp('20210101', 'yyyyMMdd') * 1000
) b on a.vid = b.vid;

2.exists查询

sql 复制代码
select a.vid, a.attach_url, a.attach_url_type, a.create_time
from ods_truck.tl_vehicle_attach_log a
where exists (
    select 1
    from ods_truck.tl_truck_log_20240613 b
    where a.vid = b.vid
      and oprater in ('remove', 'delete')
      and cast(oprater_time as bigint) < unix_timestamp('20210101', 'yyyyMMdd') * 1000
    )
exists 解释

exists 和 not exists 用于判断B表结果集是否在A表存在,这个使用select 1原因是exists 不需要判断具体的列,只需要知道有没有结果集返回

  • exists 有结果集返回为真
  • not exists 没有结果集返回为真

这里使用select 1没有查询所有的列,优化了查询效率

比较效率

第一种join

  • 优点:子查询先执行,只保留了满足条件的vid的去重集合,减少了主查询时需要比较的记录数,如果vid上有索引,可能会更高效。
  • 缺点:如果子查询返回大量不同的vid,则JOIN操作可能消耗较多资源

第二个查询(EXISTS方式)

  • 优点:EXISTS通常在找到第一个匹配项后就会停止后续的行搜索,因此对于外层表的每一行,内层查询不会全表扫描,这在内层表数据量大时非常高效。
  • 缺点:对于每个外层表的行,都需要执行一次内层查询,如果外层表非常大,这可能会导致较高的查询成本

总结

一般而言,如果内层查询(即满足特定条件的vid)返回的结果集较小,且外层表较大,EXISTS可能会更高效 ,因为它避免了不必要的全表扫描。相反,如果内层查询返回的结果集相对较大,而外层表较小,预先计算并JOIN去重结果集的方法可能会更优

实际效率还需根据具体的数据库系统优化器、索引策略、数据分布等因素来确定,建议在实际环境中进行性能测试来决定最佳方案。

相关推荐
Polar__Star6 分钟前
jsoup如何读取html
jvm·数据库·python
亚空间仓鼠8 分钟前
关系型数据库MySQL(三):主从复制
数据库·mysql
a9511416429 分钟前
怎么防范通过phpMyAdmin上传WebShell_禁止into outfile权限
jvm·数据库·python
久绊A10 分钟前
Linux 跨服务器导出 Docker 容器内文件
linux·docker
InfinteJustice10 分钟前
如何统计SQL分组汇总数据_详解GROUP BY与HAVING用法
jvm·数据库·python
zhangchaoxies12 分钟前
如何使用 AWS Lambda 和 Python 获取 EMR 集群的标签列表
jvm·数据库·python
DeepHacking14 分钟前
Ubuntu 22.04 安装 Allow Locked Remote Desktop 扩展:解决锁屏后 mstsc 无法连接的问题
linux·运维·ubuntu
吕源林14 分钟前
如何处理SQL插入后的数据一致性校验_使用Checksum比对
jvm·数据库·python
广州灵眸科技有限公司15 分钟前
瑞芯微(EASY EAI)RV1126B QT GUI例程方案
linux·服务器·开发语言·网络·人工智能·qt·物联网
Austindatabases16 分钟前
什么int类型里面能插入文字,还不能改字段类型--SQLite 五脏俱全系列 (2)
数据库·sqlite