別のテーブルに存在しない行を検索するには、NOT EXISTS サブクエリと LEFT JOIN のどちらが効率的ですか?
別のテーブルに存在しない行に対する MySQL クエリの最適化
複数のテーブルを操作する場合、多くの場合、存在するレコードを取得する必要があります。あるテーブルにはありますが、別のテーブルにはありません。 MySQL のコンテキストでは、このシナリオに対処する一般的なアプローチが 2 つあります。NOT EXISTS サブクエリと、IS NULL チェックが続く LEFT JOIN です。
提供された例で示されているように、NOT EXISTS サブクエリのアプローチは、これには、一致する主キーに基づいて、テーブル A のレコードがテーブル B に存在しないかどうかをチェックすることが含まれます。この方法は機能しますが、レコードごとに複数のデータベース検索が必要になるため、特に大規模なデータセットの場合は非効率的になる可能性があります。
パフォーマンスを向上させるには、質問で提案されているように、代わりに LEFT JOIN を使用することを検討してください。このアプローチでは、テーブル B に一致するレコードがあるものと一致しないレコードを含む、テーブル A からすべてのレコードが返されます。その後、テーブル B の対応する列が NULL かどうかを確認することで、一致するレコードがないレコードを除外できます。
次の最適化されたクエリは、このアプローチを示しています。
<code class="sql">SELECT A.* FROM A LEFT JOIN B ON A.x = B.y WHERE B.y IS NULL;</code>
このクエリ特に大規模なデータセットの場合、複数のデータベース検索の必要性が回避されるため、NOT EXISTS サブクエリ アプローチよりも大幅に高速に実行されます。テーブル A に固有のレコードのみを効率的に返します。
一般に、このタイプのクエリでは、より効率的でスケーラブルな LEFT JOIN アプローチが推奨されます。ただし、最適なソリューションを決定するには、データセットの特定の特性とパフォーマンス要件を考慮することが重要です。
以上が別のテーブルに存在しない行を検索するには、NOT EXISTS サブクエリと LEFT JOIN のどちらが効率的ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。
