MySQL 하위 쿼리의 EXISTS와 IN: 어느 것이 더 성능이 좋나요?
하위 쿼리 최적화: MySQL의 EXISTS와 IN
MySQL에서 EXISTS와 IN을 사용하는 하위 쿼리는 비슷한 결과를 얻을 수 있지만 성능에 미치는 영향은 대조적입니다. 이 문서에서는 이러한 기술 간의 차이점을 자세히 살펴보고 쿼리 실행 시간에 미치는 영향을 살펴봅니다.
성능 비교 쿼리
제공된 예는 서로 다른 접근 방식을 사용하여 동일한 결과를 산출하는 두 개의 하위 쿼리를 보여줍니다.
방법 1 (IN)
SELECT * FROM tracker WHERE reservation_id IN ( SELECT reservation_id FROM tracker GROUP BY reservation_id HAVING ( method = 1 AND type = 0 AND Count(*) > 1 ) OR ( method = 1 AND type = 1 AND Count(*) > 1 ) OR ( method = 2 AND type = 2 AND Count(*) > 0 ) OR ( method = 3 AND type = 0 AND Count(*) > 0 ) OR ( method = 3 AND type = 1 AND Count(*) > 1 ) OR ( method = 3 AND type = 3 AND Count(*) > 0 ) )
방법 2(EXISTS)
SELECT * FROM `tracker` t WHERE EXISTS ( SELECT reservation_id FROM `tracker` t3 WHERE t3.reservation_id = t.reservation_id GROUP BY reservation_id HAVING ( METHOD = 1 AND TYPE = 0 AND COUNT(*) > 1 ) OR ( METHOD = 1 AND TYPE = 1 AND COUNT(*) > 1 ) OR ( METHOD = 2 AND TYPE = 2 AND COUNT(*) > 0 ) OR ( METHOD = 3 AND TYPE = 0 AND COUNT(*) > 0 ) OR ( METHOD = 3 AND TYPE = 1 AND COUNT(*) > 1 ) OR ( METHOD = 3 AND TYPE = 3 AND COUNT(*) > 0 ) )
방법 1(IN)을 실행하는 데 약 10초가 소요되는 것으로 관찰됩니다. , 방법 2(EXISTS)는 1초 이내에 완료됩니다. 이러한 상당한 성능 차이는 탐구를 보장합니다.
하위 쿼리 동작
자세히 살펴보면 이러한 하위 쿼리가 다양한 기술을 사용하여 특정 조건을 충족하는 추적 테이블의 행을 식별한다는 것을 알 수 있습니다.
IN 하위 쿼리(방법 1): 이 하위 쿼리는 지정된 조건을 충족하는 booking_id 집합을 반환합니다. 기준. 그런 다음 외부 쿼리는 추적기의 각 행에 대한 booking_id가 이 세트에 존재하는지 확인하고 일치하는 행을 반환합니다.
EXISTS 하위 쿼리(방법 2): EXISTS는 추적기 테이블이 특정 Reservation_id에 대해 지정된 조건을 충족합니다. 그런 다음 외부 쿼리는 이 조건을 평가하고 EXISTS가 true를 반환하는 행을 반환합니다.
성능 고려 사항
이러한 접근 방식 간의 성능 차이는 기본 논리와 효율성에서 비롯됩니다.
- EXISTS: EXISTS는 일련의 그룹화 작업을 수행하여 조건을 충족하는 행이 있는지 확인합니다. 이 접근 방식은 추적기 테이블의 행 수가 많을 때 더 효율적입니다.
- IN: IN은 추적기 테이블의 모든 Reservation_id를 하위 쿼리에서 반환된 집합과 비교합니다. 특히 하위 쿼리가 많은 수의 쿼리를 반환하는 경우 비용이 더 많이 듭니다. 행.
결론
일반적으로 EXISTS는 대규모 하위 쿼리 결과를 처리할 때 선호되는 접근 방식이며 하위 쿼리의 NULL 값에 민감하지 않습니다. 반면 IN은 하위 쿼리 결과가 상대적으로 작고 NULL 값이 문제가 되지 않을 때 더 효율적일 수 있습니다.
성능을 더욱 최적화하려면 다음을 고려하는 것이 좋습니다.
- 적절한 인덱스 사용: 추적기 테이블의 Reservation_id 열에 효율적인 인덱스가 있는지 확인하세요. lookups.
- 하위 쿼리 결과 제한: LIMIT 또는 WHERE 필터링과 같은 기술을 사용하여 하위 쿼리에서 반환되는 행 수를 줄입니다.
위 내용은 MySQL 하위 쿼리의 EXISTS와 IN: 어느 것이 더 성능이 좋나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.
