MySQL中使用or、in与union all在查询命令下的效率对比_MySQL
OR、in和union all 查询效率到底哪个快?
网上很多的声音都是说union all 快于 or、in,因为or、in会导致全表扫描,他们给出了很多的实例。
但真的union all真的快于or、in?
EXPLAIN SELECT * from employees where employees.first_NAME ='Georgi' UNION ALL SELECT * from employees where employees.first_NAME ='Bezalel'
这条语句执行结果481条,执行时间为0.35s
PRIMARY employees ALL 300141 Using where UNION employees ALL 300141 Using where UNION RESULTALL explain SELECT * FROM employees WHERE employees.first_name IN ('Georgi','Bezalel')
这条语句的执行结果时间为0.186s
SIMPLE employees ALL 300141 Using where explain SELECT * FROM employees WHERE employees.first_name ='Georgi' or employees.first_name='Bezalel'
这条语句的执行结果和in的结果差不多
难道是网上的说法有误?难道和索引有关?在firstname上建立了一个索引
重新执行
union的执行执行计划如下,执行时间为0.004s
PRIMARY employees ref index_firstname index_firstname 44 const 253 Using where UNION employees ref index_firstname index_firstname 44 const 228 Using where UNION RESULTALL
in的执行计划如下,执行时间也为0.004s
SIMPLE employees range index_firstname index_firstname 44 481 Using where
or的执行计划如下,执行时间也为0.004s
SIMPLE employees range index_firstname index_firstname 44 481 Using where
感觉性能差不多啊。但是注意执行计划中的type,ref要好于range哦(ref为非唯一性索引扫描,range为索引范围扫描)
突然感觉好像和网上说的差不多了,但是第一个语句走了两个ref扫描 会不会效率比走一次range的扫描低啊。
要不我再试试主键,这个是唯一的,会不会和网上的效果一直呢?
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE employees.EMP_NO=100001 UNION ALL SELECT * FROM employees WHERE employees.EMP_NO=101100
union的执行计划如下
PRIMARY employees const PRIMARY PRIMARY 4 const 1 UNION employees const PRIMARY PRIMARY 4 const 1 UNION RESULTALL EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE employees.EMP_NO IN (100001 ,101100)
in的执行计划如下
SIMPLE employees range PRIMARY PRIMARY 4 2 Using where EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE employees.EMP_NO=100001 OR emp_no=101100
or的执行计划如下
SIMPLE employees range PRIMARY PRIMARY 4 2 Using where
感觉结果和第二个实验还是差不多。
下面本文就采用实例来探讨在实际的查询命令下它们之间的效率对比究竟如何。
1:创建表,插入数据、数据量为1千万【要不效果不明显】。
drop table if EXISTS BT; create table BT( ID int(10) NOT NUll, VName varchar(20) DEFAULT '' NOT NULL, PRIMARY key( ID ) )ENGINE=INNODB;
该表只有两个字段 ID为主键【索引页类似】,一个是普通的字段。(偷懒就用简单的表结构呢)
向BT表中插入1千万条数据
这里我写了一个简单的存储过程【所以你的mysql版本至少大于5.0,俺的版本为5.1】,代码如下。
注意:最好
INSERT INTO BT ( ID,VNAME ) VALUES( i, CONCAT( 'M', i ) );---1
修改为
INSERT INTO BT ( ID,VNAME ) VALUES( i, CONCAT( 'M', i, 'TT' ) );---2
修改原因在
非索引列及VNAME使用了联合进行完全扫描请使用1 。
非索引列及VNAME使用了全表扫描请使用2 。
DROP PROCEDURE IF EXISTS test_proc; CREATE PROCEDURE test_proc() BEGIN declare i int default 0; set autocommit = 0; while i<10000000 do INSERT INTO BT ( ID,VNAME ) VALUES( i, CONCAT( 'M', i ) ); set i = i+1; if i%2000 = 0 then commit; end if; end while; END;
就不写注释呢,挺简单的。
存储过程是最好设置下innob的相关参数【主要和日志、写缓存相关这样能加快插入】,俺没有设置插入1千万条数据插了6分钟。
部分数据如下:1千万数据类似
2:实战
2.1 :分别在索引列上使用 or、in、union all
我们创建的表只有主键索引,所以只能用ID做查询呢。我们查 ID 为 98,85220,9888589的三个数据各个耗时如下:
时间都为0.00,怎么会这样呢,呵呵所有查询都是在毫秒级别。
我使用其他的工具--EMS SQL Manager for mysql
查询显示时间为
93 ms, 94ms,93 ms,时间相差了多少几乎可以忽略。
然后我们在看看各自的执行计划
这里要注意的字段type 与ref字段
我们发现union all 的所用的 type【type为显示连接使用了何种类型】 为ref 而or和in为range【ref连接类型优于range,相差不了多少】,而查询行数都一样【看rows字段都是为3】。
从整个的过程来看,在索引列使用常数or及in和union all查询相差不了多少。
但为什么在有的复杂查询中,再索引列使用or及in 比union all 速度慢很多呢,这可能是你的查询写的不够合理,让mysql放弃索引而进行全表扫描。
2.2:在非索引列中使用 or、in及union all。
我们查 VNAME 为 M98,M85220,M9888589的三个数据各个耗时如下:
我们发现为啥union all查询时间几乎为 or 和in的三倍。
这是为什么呢,我们先不说,先看看三个的查询计划。
这里我们发现计划几乎一样。
但我们要注意扫描的此时对于 or及in 来说 只对表扫描一次即rows是列为9664782。
而对于union all 来说对表扫描了三次即rows的和为9664782*3。
这也是为什么我们看到union all 为几乎为三倍的原因。
备注: 如果使用存储过程使用第二sql该执行计划所有的type列 为 all,其实这个是我最想演示的,但现在已经快写完毕了才发现问题将错就错呢。
3:总结
3.1:不要迷信union all 就比 or及in 快,要结合实际情况分析到底使用哪种情况。
3.2:对于索引列来最好使用union all,因复杂的查询【包含运算等】将使or、in放弃索引而全表扫描,除非你能确定or、in会使用索引。
3.3:对于只有非索引字段来说你就老老实实的用or 或者in,因为 非索引字段本来要全表扫描而union all 只成倍增加表扫描的次数。
3.4:对于及有索引字段【索引字段有效】又包含非索引字段来时,按理你也使用or 、in或者union all 都可以,
但是我推荐使用or、in。
如以下查询:
select * from bt where bt.VName = 'M98' or bt.id ='9888589' select * from bt where bt.VName = 'M98' UNION ALL select * from bt where bt.id = '9888589'
该两个查询速度相差多少 主要取决于 索引列查询时长,如索引列查询时间太长的话,那你也用or或者in代替吧。
3.5: 以上主要针对的是单表,而多表联合查询来说,考虑的地方就比较多了,比如连接方式,查询表数据量分布、索引等,再结合单表的策略选择合适的关键字。
以上就是MySQL中使用or、in与union all在查询命令下的效率对比_MySQL的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

Redis는 단일 스레드 아키텍처를 사용하여 고성능, 단순성 및 일관성을 제공합니다. 동시성을 향상시키기 위해 I/O 멀티플렉싱, 이벤트 루프, 비 블로킹 I/O 및 공유 메모리를 사용하지만 동시성 제한 제한, 단일 고장 지점 및 쓰기 집약적 인 워크로드에 부적합한 제한이 있습니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

Redis 데이터베이스의 효과적인 모니터링은 최적의 성능을 유지하고 잠재적 인 병목 현상을 식별하며 전반적인 시스템 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. Redis Exporter Service는 Prometheus를 사용하여 Redis 데이터베이스를 모니터링하도록 설계된 강력한 유틸리티입니다. 이 튜토리얼은 Redis Exporter Service의 전체 설정 및 구성을 안내하여 모니터링 솔루션을 원활하게 구축 할 수 있도록합니다. 이 자습서를 연구하면 완전히 작동하는 모니터링 설정을 달성 할 수 있습니다.

SQL 데이터베이스 오류를 보는 방법은 다음과 같습니다. 1. 오류 메시지보기 직접; 2. 표시 오류 및 경고 명령을 사용하십시오. 3. 오류 로그에 액세스; 4. 오류 코드를 사용하여 오류의 원인을 찾으십시오. 5. 데이터베이스 연결 및 쿼리 구문을 확인하십시오. 6. 디버깅 도구를 사용하십시오.

Apache는 데이터베이스에 연결하여 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스 드라이버 설치. 연결 풀을 만들려면 Web.xml 파일을 구성하십시오. JDBC 데이터 소스를 작성하고 연결 설정을 지정하십시오. JDBC API를 사용하여 Connections, 명세서 작성, 매개 변수 바인딩, 쿼리 또는 업데이트 실행 및 처리를 포함하여 Java 코드의 데이터베이스에 액세스하십시오.
