


Warum sind meine LEFT JOINs manchmal schneller als INNER JOINs in SQL Server?
SQL Server-Join-Leistung: Entlarvung des LEFT JOIN-Mythos
Bezüglich der SQL Server-Join-Leistung besteht ein weit verbreitetes Missverständnis: dass LEFT JOIN
-Vorgänge von Natur aus schneller sind als INNER JOIN
-Vorgänge. Dies ist im Allgemeinen ungenau. LEFT JOIN
s führen zu einem zusätzlichen Verarbeitungsaufwand, da sie die gesamte Arbeit eines INNER JOIN
ausführen und dann Zeilen mit NULL
-Werten für nicht übereinstimmende Einträge in der rechten Tabelle hinzufügen müssen. Die größere Ergebnismenge trägt auch zu einer längeren Ausführungszeit bei.
Warum Ihr LEFT JOIN
vielleicht schneller gewesen wäre
Wenn Sie eine schnellere LEFT JOIN
Abfrage beobachtet haben, liegt der Grund wahrscheinlich in Faktoren, die nichts mit dem Join-Typ selbst zu tun haben:
- Unzureichende Indizierung: Das Fehlen geeigneter Indizes für Kandidaten- und Fremdschlüssel stellt einen großen Leistungsengpass dar, insbesondere beim Zusammenführen zahlreicher Tabellen (z. B. neun Tabellen ohne ausreichende Indizes).
-
Kleine Tabellengrößen: Wenn die kleineren Tabellen, die an der Verknüpfung beteiligt sind, nur sehr wenige Zeilen enthalten, kann der Overhead von
LEFT JOIN
im Vergleich zu der Zeit, die für andere Abfragevorgänge aufgewendet wird, vernachlässigbar sein.
Wann LEFT JOIN
s einen Vorteil zeigen könnte
Das einzige Szenario, in dem ein LEFT JOIN
einen INNER JOIN
übertreffen könnte, ist unter ganz bestimmten Bedingungen:
- Extrem kleine Tabellen:Die beteiligten Tabellen haben eine außergewöhnlich kleine Anzahl von Zeilen.
-
Fehlende Indizes: Der Abfrage fehlen effektive Indizes, wodurch der zusätzliche
LEFT JOIN
Overhead weniger ins Gewicht fällt als die indexbezogenen Leistungsprobleme.
Anschauliches Beispiel
Betrachten Sie diese Tabellen:
CREATE TABLE #Test1 (ID int PRIMARY KEY, Name varchar(50) NOT NULL); CREATE TABLE #Test2 (ID int PRIMARY KEY, Name varchar(50) NOT NULL); INSERT INTO #Test1 VALUES (1, 'One'), (2, 'Two'), (3, 'Three'); INSERT INTO #Test2 VALUES (1, 'One'), (2, 'Two'), (3, 'Three');
Eine INNER JOIN
Abfrage:
SELECT * FROM #Test1 t1 INNER JOIN #Test2 t2 ON t2.Name = t1.Name;
Eine LEFT JOIN
Abfrage:
SELECT * FROM #Test1 t1 LEFT JOIN #Test2 t2 ON t2.Name = t1.Name;
In diesem Minimalbeispiel mit wenigen Zeilen und keinen Indizes wird das LEFT JOIN
möglicherweise schneller angezeigt. Wenn die Join-Bedingung jedoch die Spalte ID
(den Primärschlüssel) verwenden würde, wäre INNER JOIN
aufgrund der effizienten Indexnutzung erheblich schneller. Dies unterstreicht die Bedeutung einer ordnungsgemäßen Indizierung für die Optimierung der Join-Leistung unabhängig vom Join-Typ.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum sind meine LEFT JOINs manchmal schneller als INNER JOINs in SQL Server?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











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.

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.

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

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.

MySQL ist es wert, gelernt zu werden, da es sich um ein leistungsstarkes Open -Source -Datenbankverwaltungssystem handelt, das für Datenspeicher, Verwaltung und Analyse geeignet ist. 1) MySQL ist eine relationale Datenbank, die SQL zum Betrieb von Daten verwendet und für die strukturierte Datenverwaltung geeignet ist. 2) Die SQL -Sprache ist der Schlüssel zur Interaktion mit MySQL und unterstützt CRUD -Operationen. 3) Das Arbeitsprinzip von MySQL umfasst Client/Server -Architektur, Speicher -Engine und Abfrageoptimierer. 4) Die grundlegende Nutzung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, und die erweiterte Verwendung umfasst das Verbinden von Tabellen mit dem Join. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Syntaxfehler und Erlaubnisprobleme, und die Debugging -Fähigkeiten umfassen die Überprüfung der Syntax und die Verwendung von Erklärungskenntnissen. 6) Die Leistungsoptimierung umfasst die Verwendung von Indizes, die Optimierung von SQL -Anweisungen und die regelmäßige Wartung von Datenbanken.
