NOT IN と NOT EXISTS: どちらのサブクエリ条件を使用する必要がありますか?
NOT IN と NOT EXISTS サブクエリ条件の比較
サブクエリ条件を使用する場合、よくある質問は次のとおりです。NOT IN または NOT EXISTS を使用する必要がありますか?どちらも同じ結果を達成できますが、パフォーマンス特性や推奨される使用シナリオは異なる場合があります。
実行計画の比較
場合によっては、NOT IN クエリと NOT EXISTS クエリの実行プランが同じに見えることがあります。ただし、特定のデータ変更により、NOT IN の追加処理がトリガーされる場合があります。
NULL 許容列には IN がありません
NO IN は、比較のいずれかの列が NULL 可能である場合、通常、NOT EXISTS よりも多くの操作を実行します。これは、NOT IN では NULL 値の可能性を処理する必要があり、その結果、アンチセミ結合が追加され、より複雑な計画ロジックが必要になるためです。
追加処理の結果
NOT IN によって必要な追加の処理は、特に大規模なデータ セットを扱う場合、パフォーマンスに重大な影響を与える可能性があります。これは、NULL 値が存在すると SQL Server のカーディナリティの推定がより困難になり、クエリの実行が非効率になる可能性があるためです。
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これらの考慮事項に基づいて、サブクエリの条件判定にはデフォルトで NOT EXISTS を使用することが通常推奨されます。これは、比較される列のいずれかに NULL 値が含まれる可能性がある場合に特に当てはまります。このような場合には、NOT EXISTS の方が常に効率的に実行されるためです。
その他の考慮事項
一般的には NOT EXISTS を使用することが推奨されますが、クエリの特定のコンテキストを考慮することが重要です。関連する列で NULL 値が決して発生しないことが確実な場合は、NOT IN も同様にパフォーマンスを発揮し、場合によってはわずかに高速になる場合もあります。ただし、ほとんどの実際の使用例では、NOT EXISTS を使用する方がより堅牢で信頼性の高いオプションです。
以上がNOT IN と NOT EXISTS: どちらのサブクエリ条件を使用する必要がありますか?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。

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。
