这各测试也只有在百万级以上的数据库才会有比较明显的区别，我们今天利用我的应用实现来比较sql中not in与left join语句在百万级数据测试，这个很有用的各位朋友可以收藏。
两张表 组织架构表（Organise） 和 工资发放历史记录表 （WagePerMonthHis）
两张表通过 Organise.Item_id 和 WagePerMonthHis.OrgIdS 进行关联
Organise表(以下简称O表)中大约有6000条记录11个字段 ,WagePerMonthHis(以下简称W表)计有 125万条记录 和 25个字段
原程序中一段如下的语句
是查询所有不在W表的组织架构层级为2的记录
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OrgId as 公司编码,OrgName as 公司名称 from Organise where OrgLev=2 and item_id not in (select OrgidS from WagesPerMonthHis where WagesYear='2010' and WagesMonth= '01' Group by OrgidS,OrgNameS) order by Orgid
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语句执行要33秒之久,服务器的配置是比较高的:16核心4CPU,24G内存,且内存和CPU在执行时都没有出现瓶颈,开始以为是
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(select OrgidS from WagesPerMonthHis where WagesYear='2010' and WagesMonth= '01' Group by OrgidS,OrgNameS) |
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这条语句执行缓慢所致,单独执行这条却发现执行速度很快,大约不到2秒就出来了,于是症结出来了,是not in 这个全扫描关键词带来的性能下降.最直接的是导致页面失去响应,一个关键功能使用不了.
试了not exist语句,发现效果是一样的,并不象网上所说可以提高很多性能.
于是重新优化语句如下
| 代码如下 | 复制代码 |
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select a.OrgId as 公司编码,a.OrgName as 公司名称,a.item_id from Organise a left outer join (select distinct b.OrgIdS from WagesPerMonthHis b where WagesYear='2010' and WagesMonth='01') as b on a.item_id = b.OrgidS where a.OrgLev = 2 and b.OrgIdS is Null order by 公司编码
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改用左外连接(其实左连接也可以)后,整个语句执行速度为400ms, 33秒与400ms 我想是很多人没想到的.
