关于非相关子查询改写经验

1、问题

最近又又又再项目中遇到这样奇奇怪怪的写法

c 复制代码
select count(1)
  from t1
 where exists (select 1
          from (select case t1.state when 1 
          then sum(sum(t3.ll*0.5)+nvl(max(t2.ll),0)) over(partition by t3.c1) end as bstate
                       from t2,
                            t3
                      where t2.id=t3.c1 and t2.id=t1.id
                   group by t3.c1)
         where bstate>10 );

计划:

从计划上看只能做非相关子查询,即每次获取主查询一条记录去子查询根据条件判断过滤获取结果。为什么会这样?原因是因为exists中select存在主查询条件作为查询项得出结果后还要通过where去过滤,因此只能主查询一条一条去判断,主查询数据量增加,效率急剧下降。这种写法需要转换成相关子查询,即做成相关关联,将子查询做成结果集与主查询关联。

思路拆解

获取子查询结果集,

子查询查询项

sum(sum(t3.ll*0.5)+nvl(max(t2.ll),0)) over(partition by t3.c1)是子查询中获取的

因此可以先把这一部分求出来

c 复制代码
select t3.c1,sum(t3.ll*0.5)+nvl(max(t2.ll),0) as bstate
      from t2, t3 where t2.id=t3.c1 
group by t3.c1

然后与主查询关联条件是t2.id=t1.id,而t2.id=t3.c1那么t3.c1=t1.id

Exists:是判断子查询中是否存在与主查询相匹配的结果。如果相匹配就返回主查询相匹配的结果。它只是判断主查询是否有相匹配的记录,因此exsits只做判断,如果转换成inner join,inner join是获取相匹配的记录,如果子查询结果有重复,与主查询做关联,那会重复输出结果,因此需要子查询去重才能成功转换成inner join。而group by t3.c1(关联列)达到去重效果。

因此可以改写成

c 复制代码
select t1.*,case t1.state when 1 then bstate end bstate
           from t1,
(select t3.c1,sum(t3.ll*0.5)+nvl(max(t2.ll),0) as bstate
      from t2, t3 where t2.id=t3.c1 
group by t3.c1) b where t1.id=b.c1

然后再把查询项获取出来再where处理,最终完成改写。

2、改写

c 复制代码
select count(1)  from (
select t1.*,case t1.state when 1 then bstate end bstate
           from t1,
(select t3.c1,sum(t3.ll*0.5)+nvl(max(t2.ll),0) as bstate
      from t2, t3 where t2.id=t3.c1 
group by t3.c1) b where t1.id=b.c1 ) tt
where bstate>10;

计划:

计划上达到预期的效果,做成关联。

执行时间从

下降至

3、小结

对于这种写法,主要思路是拆解,子查询能获取的先获取,然后找与主查询的关联关系关联主查询,最后做条件过滤。

相关推荐
灯澜忆梦4 小时前
【MySQL10】进阶篇 | 索引_#2性能优化
数据库·sql·mysql·性能优化
C++ 老炮儿的技术栈5 小时前
从 Qt Designer 属性编辑器的层级可以看到继承链
c语言·数据库·c++·qt·sqlite·visual studio
MC皮蛋侠客5 小时前
Redis 系列(一):全景与最小闭环——从 `SET` 命令到内存数据结构
数据结构·数据库·redis
zt1985q7 小时前
本地部署开源网络书签与内容管理工具 Karakeep 并实现外部访问
运维·服务器·网络·数据库·网络协议·开源
IvorySQL8 小时前
PostgreSQL 日报| PostgreSQL 19 默认 WAL 压缩算法(8 月 8 日)
数据库·postgresql·区块链
油丶酸萝卜别吃8 小时前
MySQL B+ 树查询全过程详解
数据库·mysql
leisoo80978 小时前
股票数据本地化存储实战:JSON、数据库与列式存储的方案对比
jvm·数据库·json
Exclusive_Cat8 小时前
MySQL回表机制解析与优化策略
数据库·sql
circuitsosk9 小时前
向量数据库选型与性能压测:Milvus、Pinecone、Chroma在真实业务下的对比
数据库·python·pinecone·milvus·向量数据库·chroma
影寂ldy9 小时前
SQL 索引(Index)完整笔记
数据库·笔记·sql