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这篇CFSDN的博客文章MySQL中对于not in和minus使用的优化由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
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|
select
count
(t.id)
from
test t
where
t.status = 1
and
t.id
not
in
(
select
distinct
a.app_id
from
test2 a
where
a.type = 1
and
a.rule_id
in
(152, 153, 154))
17:20:57 laojiu>@plan
PLAN_TABLE_OUTPUT
————————————————————————————————————————-
Plan hash value: 684502086
—————————————————————————————-
| Id | Operation |
Name
|
Rows
| Bytes | Cost (%CPU)|
Time
|
—————————————————————————————-
| 0 |
SELECT
STATEMENT | | 1 | 18 | 176K (2)| 00:35:23 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 18 | | |
|* 2 | FILTER | | | | | |
|* 3 |
TABLE
ACCESS
FULL
| test | 1141 | 20538 | 845 (2)| 00:00:11 |
|* 4 |
TABLE
ACCESS
FULL
| test2 | 1 | 12 | 309 (2)| 00:00:04 |
—————————————————————————————-
Predicate Information (identified
by
operation id):
—————————————————
2 – filter(
NOT
EXISTS (
SELECT
/*+ */ 0
FROM
“test2″ “A”
WHERE
“A”.”type”=1
AND
(“A”.”RULE_ID”=152
OR
“A”.”RULE_ID”=153
OR
“A”.”RULE_ID”=154)
AND
LNNVL(“A”.”APP_ID”<>:B1)))
3 – filter(“T”.”status”=1)
4 – filter(“A”.”type”=1
AND
(“A”.”RULE_ID”=152
OR
“A”.”RULE_ID”=153
OR
“A”.”RULE_ID”=154)
AND
LNNVL(“A”.”APP_ID”<>:B1))
Statistics
———————————————————-
0 recursive calls
0 db block gets
1762169 consistent gets
0 physical reads
0 redo
size
519 bytes sent via SQL*Net
to
client
492 bytes received via SQL*Net
from
client
2 SQL*Net roundtrips
to
/
from
client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1
rows
processed
21
rows
selected.
|
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|
select
count
(*)
from
(
select
t.id
from
test t
where
t.status = 1
minus
select
distinct
a.app_id
from
test2 a
where
a.type = 1
and
a.rule_id
in
(152, 153, 154))
17:23:33 laojiu>@plan
PLAN_TABLE_OUTPUT
————————————————————————————————————————-
Plan hash value: 631655686
————————————————————————————————–
| Id | Operation |
Name
|
Rows
| Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)|
Time
|
————————————————————————————————–
| 0 |
SELECT
STATEMENT | | 1 | | | 1501 (2)| 00:00:19 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | | | |
| 2 |
VIEW
| | 1141 | | | 1501 (2)| 00:00:19 |
| 3 | MINUS | | | | | | |
| 4 | SORT
UNIQUE
| | 1141 | 20538 | | 846 (2)| 00:00:11 |
|* 5 |
TABLE
ACCESS
FULL
| test | 1141 | 20538 | | 845 (2)| 00:00:11 |
| 6 | SORT
UNIQUE
| | 69527 | 814K| 3632K| 654 (2)| 00:00:08 |
|* 7 |
TABLE
ACCESS
FULL
| test2 | 84140 | 986K| | 308 (2)| 00:00:04 |
————————————————————————————————–
Predicate Information (identified
by
operation id):
—————————————————
5 – filter(“T”.”status”=1)
7 – filter(“A”.”type”=1
AND
(“A”.”RULE_ID”=152
OR
“A”.”RULE_ID”=153
OR
“A”.”RULE_ID”=154))
21
rows
selected.
Statistics
———————————————————-
1 recursive calls
0 db block gets
2240 consistent gets
0 physical reads
0 redo
size
516 bytes sent via SQL*Net
to
client
492 bytes received via SQL*Net
from
client
2 SQL*Net roundtrips
to
/
from
client
2 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1
rows
processed
|
在优化sql的时候,我们需要转变一下思路,等价的改写sql; 。
改写后的sql由于逻辑读得到了天翻地覆的改变,很快得到结果.
第一条sql执行计划中有一个函数,LNNVL(“A”.”APP_ID”<>:B1),lnnvl(exp) 。
如果exp的结果是false或者是unknown,那么lnnvl返回true,
如果exp的结果是true,返回false. 。
最后此篇关于MySQL中对于not in和minus使用的优化的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于MySQL中对于not in和minus使用的优化的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!