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。

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