数据库in的用法的用法你知道吗?下面我就跟你们详细介绍下数据库in的用法的用法,希望对你们有用。
数据库in的用法的用法如下:
MySQL IN 语法
IN 运算符用于 WHERE 表达式中,以列表项的形式支持多个选择,语法如下:
WHERE column IN (value1,value2,)
WHERE column NOT IN (value1,value2,)
当 IN 前面加上 NOT 运算符时,表示与 IN 相反的意思,即不在这些列表项内选择。
IN 使用实例
选取 uid 为 2、3、5 的用户数据:
SELECT FROM user WHERE uid IN (2,3,5)
返回查询结果如下:
uid
username
password
regdate
2 小明 a193686a53e4de85ee3f2ff0576adf01 xiao@163com 1278063917
3 Jack 0193686a35e4de85ee3f2ff0567adf490 jack@gmailcom 1278061380
5 5idev a193686a53e4de85ee3f2ff0576adf01 5idev@5idevcom 1291107029
IN 子查询
更多情况下,IN 列表项的值是不明确的,而可能是通过一个子查询得到的:
SELECT FROM article WHERE uid IN(SELECT uid FROM user WHERE status=0)
在这个 SQL 例子里,我们实现了查出所有状态为 0 的用户(可能是被禁止)的所有文章。首先通过一个查询得到所有所有 status=0 的用户:
SELECT uid FROM user WHERE status=0
然后将查询结果作为 IN 的列表项以实现最终的查询结果,注意在子查询中返回的结果必须是一个字段列表项。
IN 运算符补充说明
IN 列表项不仅支持数字,也支持字符甚至时间日期类型等,并且可以将这些不同类型的数据项混合排列而无须跟 column 的类型保持一致:
SELECT FROM user WHERE uid IN(1,2,'3','c')
一个 IN 只能对一个字段进行范围比对,如果要指定更多字段,可以使用 AND 或 OR 逻辑运算符:
SELECT FROM user WHERE uid IN(1,2) OR username IN('admin','5idev')
使用 AND 或 OR 逻辑运算符后,IN 还可以和其他如 LIKE、>=、= 等运算符一起使用。
关于 IN 运算符的效率问题
如果 IN 的列表项是确定的,那么可以用多个 OR 来代替:
SELECT FROM user WHERE uid IN (2,3,5)
// 等效为:
SELECT FROM user WHERE (uid=2 OR aid=3 OR aid=5)
一般认为,如果是对索引字段进行 *** 作,使用 OR 效率高于 IN,但对于列表项不确定的时候(如需要子查询得到结果),就必须使用 IN 运算符。另外,对于子查询表数据小于主查询的时候,也是适用 IN 运算符的。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法:
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<> *** 作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:
select id from t where num=0
4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询:
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率,可以考虑全文检索。
6、in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引:
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式 *** 作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=1002
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
11、在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使 用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12、不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:
create table #t(…)
13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换:
select num from a where exists(select 1 from b where num=anum)
14、并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段 sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17、尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19、任何地方都不要使用 select from t ,用具体的字段列表代替“”,不要返回用不到的任何字段。
20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。
21、避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。
22、临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使 用导出表。
23、在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。
24、如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25、尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标 *** 作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。
26、使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。
27、与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。
28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ,在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29、尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。
30、尽量避免大事务 *** 作,提高系统并发能力。
1、适用表的类型不同。
in是子查询为驱动表,外面的表为被驱动表,故适用于子查询结果集小而外面的表结果集大的情况。
exists是外面的表位驱动表,子查询里面的表为被驱动表,故适用于外面的表结果集小而子查询结果集大的情况。
2、子查询关联不同。
exists一般都是关联子查询。对于关联子查询,必须先执行外层查询,接着对所有通过过滤条件的记录,执行内层查询。外层查询和内层查询相互依赖,因为外层查询会把数据传递给内层查询。
in则一般都是非关联子查询,非关联子查询则必须先完成内层查询之后,外层查询才能介入。
3、执行次数不同。
IN 语句:只执行一次,确定给定的值是否与子查询或列表中的值相匹配。in在查询的时候,首先查询子查询的表,然后将内表和外表做一个笛卡尔积,然后按照条件进行筛选。所以相对内表比较小的时候,in的速度较快。
EXISTS语句:执行次数根据表的长度而定。指定一个子查询,检测行的存在。遍历循环外表,然后看外表中的记录有没有和内表的数据一样的。匹配上就将结果放入结果集中。
SQL语句语言特点:
1、SQL风格统一
SQL可以独立完成数据库生命周期中的全部活动,包括定义关系模式、录人数据、建立数据库、査询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列 *** 作,这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境,在数据库投入运行后,还可根据需要随时逐步修改模式,且不影响数据库的运行,从而使系统具有良好的可扩充性。
2、高度非过程化
非关系数据模型的数据 *** 纵语言是面向过程的语言,用其完成用户请求时,必须指定存取路径。而用SQL进行数据 *** 作,用户只需提出“做什么”,而不必指明“怎么做”,因此用户无须了解存取路径,存取路径的选择以及SQL语句的 *** 作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担,而且有利于提高数据独立性。
好处上面已经说了。最大的优点其实就是检索速度快,对服务器的负荷降低
缺点,如果说有的话,就是需要进行填充
上一次填充后,你增加的内容,直到你再次增量填充,否则是检索不到的。
你可以根据自己更新内容的频率设置调度来自动执行。
以上就是关于数据库in的用法全部的内容,包括:数据库in的用法、mysql百万数据查询 用什么代替in,该如何处理、关于查询语句中的in和exists的区别等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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