


Warum verlangsamt die Verwendung von „IN' mit einer Unterabfrage MySQL-Abfragen, nicht jedoch die Verwendung expliziter Werte?
Langsame MySQL-Abfragen mit „IN“ im Vergleich zu expliziten Werten
In MySQL kann der „IN“-Operator bei gleichzeitiger Verwendung zu erheblichen Leistungseinbußen führen durch eine Unterabfrage, obwohl es mit expliziten Werten schnell funktioniert.
Problem
Betrachten Sie die folgende MySQL-Abfrage:
SELECT COUNT(DISTINCT subscriberid) FROM em_link_data WHERE linkid in (SELECT l.id FROM em_link l WHERE l.campaignid = '2900' AND l.link != 'open')
Trotz der Unterabfrage und Bei der Spaltenindizierung dauert die Ausführung dieser Abfrage etwa 18 Sekunden. Durch das Ersetzen der Unterabfrageergebnisse durch explizite Werte wird die Abfrage jedoch erheblich beschleunigt und in weniger als 1 Millisekunde abgeschlossen:
SELECT COUNT(DISTINCT subscriberid) FROM em_link_data WHERE linkid in (24899,24900,24901,24902);
Begründung
Die Leistungsunterschiede sind auf die Unterabfrage zurückzuführen Verhalten. In MySQL werden Unterabfragen jedes Mal ausgewertet, wenn auf sie verwiesen wird. Daher führt die ursprüngliche Abfrage die Unterabfrage etwa 7 Millionen Mal aus, was zu einer langsameren Leistung führt.
Lösung
Um dieses Problem zu beheben, sollten Sie die Verwendung eines JOIN anstelle einer Unterabfrage in Betracht ziehen :
SELECT COUNT(DISTINCT subscriberid) FROM em_link_data INNER JOIN em_link l ON em_link_data.linkid = l.id WHERE l.campaignid = '2900' AND l.link != 'open'
Dieser Ansatz führt eine einzelne Abfrage aus und verbessert so die Leistung erheblich.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum verlangsamt die Verwendung von „IN' mit einer Unterabfrage MySQL-Abfragen, nicht jedoch die Verwendung expliziter Werte?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
