


Quand un LEFT JOIN est-il préférable à un INNER JOIN dans SQL Server, et pourquoi ?
SQL Server : performances INNER JOIN vs. LEFT JOIN – Une plongée plus approfondie
Une idée fausse courante dans SQL Server est que LEFT JOIN
surpasse toujours INNER JOIN
. Ce n'est pas nécessairement vrai. Le type de jointure optimal dépend fortement des caractéristiques spécifiques de la requête et des données. Examinons les différences.
Un INNER JOIN
renvoie uniquement les lignes correspondantes de toutes les tables jointes. Un LEFT JOIN
renvoie toutes les lignes du tableau de gauche et les lignes correspondantes du tableau de droite. S'il n'y a pas de correspondance à droite, les NULL
valeurs remplissent les colonnes correspondantes.
L'exemple de requête, impliquant neuf tables jointes à l'aide de INNER JOIN
, a probablement souffert de problèmes de performances en raison des analyses de tables approfondies requises. Le passage à LEFT JOIN
dans certains cas peut améliorer les performances en réduisant le nombre d'analyses, car il ne filtre pas les lignes manquant de correspondances dans les tableaux suivants.
Cependant, LEFT JOIN
n'est pas intrinsèquement plus rapide. Cela consomme souvent plus de ressources pour gérer l’inclusion de lignes sans correspondance. Généralement, INNER JOIN
est préféré pour les correspondances exactes, tandis que LEFT JOIN
est mieux adapté lorsque vous avez besoin de toutes les lignes de la table de gauche, quelles que soient les correspondances de la table de droite.
Optimisation des performances des requêtes :
Pour améliorer les performances, concentrez-vous sur ces domaines clés :
-
Indexation : Le schéma fourni met en évidence un problème crucial : les tables
a
etb
manquent de clés primaires ou étrangères. Cela entrave considérablement l’efficacité des recherches de lignes. L'ajout d'index aux colonnes impliquées dans les conditions de jointure (par exemple,CompanyCd
,SPRNo
,SuffixNo
,dnno
,ProductSalesCd
, etc.) améliorera considérablement les performances, même avecLEFT JOIN
. -
Analyse de schéma : Examinez attentivement les relations entre les tables. Les jointures inutiles augmentent la surcharge de traitement. Assurez-vous que vos jointures sont logiquement solides et minimisez les opérations redondantes.
-
Sélection du type de jointure : Choisissez le type de jointure qui reflète précisément vos besoins de récupération de données. Ne présumez pas arbitrairement que
LEFT JOIN
est plus rapide.
Suggestions d'analyse et d'optimisation de schéma :
L'extrait de schéma fourni :
FROM sidisaleshdrmly a -- NOT HAVE PK AND FK LEFT JOIN sidisalesdetmly b -- THIS TABLE ALSO HAVE NO PK AND FK ON a.CompanyCd = b.CompanyCd AND a.SPRNo = b.SPRNo AND a.SuffixNo = b.SuffixNo AND a.dnno = b.dnno -- ... (rest of the joins)
Indique clairement la nécessité de clés primaires et étrangères dans les tables a
et b
, établissant des relations claires entre les tables. L'ajout de ces clés et index appropriés améliorera considérablement les performances des requêtes, que vous utilisiez INNER JOIN
ou LEFT JOIN
.
Conclusion :
Bien que LEFT JOIN
puisse parfois apporter des avantages en termes de performances, il est essentiel de comprendre ses implications et de l'utiliser de manière appropriée. Une analyse approfondie du schéma, une indexation appropriée et une sélection minutieuse des types de jointure sont essentielles pour des performances optimales des requêtes SQL Server. Ne vous fiez pas à des hypothèses ; analyser vos besoins spécifiques et optimiser en conséquence.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.
