我们在程序中一般在做SQL优化的时候讲究使用EXISTS带替代IN的做法，理由是EXISTS执行效率要比IN高。 之前我一直挺懵懂的一件事情是如何使用EXISTS来替换IN呢，二者表示的意义又是什么呢？今天就我个人理解记录一下 IN表示范围，指某一字段在某一范围之内，这个范围一般使用子查询来获取，由此可知IN子查询返回的结果应该就是这个范围集。 EXISTS表示存在，指至少存在一处，这
# append效率高还是MySQL函数效率高？
在软件开发中，性能和效率常常是我们需要面对的重要课题。其中，如何处理数据往往是一个关键点，特别是在程序设计中，选择正确的操作方式会直接影响程序的效率。在许多场景中，`append`操作和数据库函数的效率可以说是两种不同的选择。本文将探讨这两者的效率，通过代码示例和图表来加深理解。
## append操作
在编程语言中，`append`操作通常
原创
2024-10-09 03:30:37
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### MySQL视图与连表效率比较
在数据库设计中，我们经常会面临选择使用视图（View）还是用连表（Join）来获取数据的问题。两者各有优缺点，面对复杂查询的需求，合理选择将有助于提高效率和代码的可维护性。
#### 什么是视图与连表
- **视图**：视图是基于一个或多个表的虚拟表。通过定义视图，可以简化复杂的查询过程，并能提高 SQL 代码的可读性。
- **连表**：连表是通过 S
查询效率分析：子查询为确保消除重复值，必须为外部查询的每个结果都处理嵌套查询。在这种情况下可以考虑用联接查询来取代。如果要用子查询，那就用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行，效率较高。无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的。因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历。建立合理的索引,避免扫描多余数据，避
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2023-07-17 22:48:15
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# MySQL宽表效率高还是窄表效率高？
在数据库设计中，通常会涉及到“宽表”和“窄表”的概念。宽表指的是包含较多字段的表，而窄表则相反，字段较少。那么在实际应用中，究竟是选择宽表还是窄表更高效呢？本文将结合实际案例和代码示例，探讨这个问题。
## 窄表与宽表的区别
窄表和宽表的区别在于字段的数量。窄表通常只包含必要的字段，而宽表则包含更多的冗余字段或者关联字段。窄表设计简洁，适合存储简单的
原创
2024-04-11 06:40:19
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# Java和Shell的效率对比
在软件开发中，通常会涉及到选择合适的编程语言来编写程序，以达到高效运行的目的。Java和Shell是两种常见的编程语言，它们各自有着不同的特点和优势。本文将介绍Java和Shell的效率比较，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## Java的效率
Java是一种面向对象的高级编程语言，以其平台无关性和强大的性能而闻名。Java程序在运行时会被编译成
原创
2024-05-01 05:58:18
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1、为什么要进行数据库优化？1、避免网站页面出现访问错误由于数据库连接timeout产生页面5xx错误由于慢查询造成页面无法加载由于阻塞造成数据无法提交2、增加数据库的稳定性很多数据库问题都是由于低效的查询引起的3、优化用户体验流畅页面的访问速度良好的网站功能体验2、mysql数据库优化可以从哪几个方面进行数据库的优化？如下图所示： A、SQL及索引优化根据需求写出良好的SQL，并创建
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2023-12-24 18:24:36
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# Spark函数效率高还是SQL效率高？
在大数据处理的世界里，Apache Spark和SQL都是非常重要的工具。两者各有优缺点，在特定情况下，某一方法可能会比另一种方法更高效。本文将探讨Spark的函数与SQL的效率，并给出代码示例进行比较。
## Spark的优势
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，它以内存计算、高度的可扩展性和快速的处理速度著称。Spark支持多种
原创
2024-09-26 06:08:40
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文章目录MySQL高级学习笔记(四)1. MySql中常用工具1.1 mysql1.1.1 连接选项1.1.2 执行选项1.2 mysqladmin1.3 mysqlbinlog1.4 mysqldump1.4.1 连接选项1.4.2 输出内容选项1.5 mysqlimport/source1.6 mysqlshow2. Mysql 日志2.1 错误日志2.2 二进制日志2.2.1概述2.2.2
1，前言 这是实习期间学习的，我可能是在学校没好好听课，（或者就是学校比较垃，没教这部分，在公司经理让我下去自己学习，太难了，因为是公司代码很多部分都是很多表的操作，所以导致都是存储过程，我最开始一脸懵） &nbs
对于CPU密集型的程序，可以使用multiprocessing的Process,Pool等封装好的类，通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大，对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。4、 针对循环的优化每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。然而，开发者经常漏掉的一个方法是：避免在一个循环中使用点操作。
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2023-07-07 09:46:19
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# MySQL正则表达式的效率
MySQL正则表达式（Regular Expression）是一种强大的工具，可以用于在数据库中搜索和匹配特定模式的数据。但是，当处理大量数据时，使用正则表达式可能会影响性能。在本文中，我将向你解释MySQL正则表达式的效率问题，并提供一些优化建议。
## 整体流程
以下是使用MySQL正则表达式的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
|
原创
2023-08-03 12:08:32
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# MySQL 行转列效率高的原因
在MySQL数据库中，行转列是指将数据库中的行数据转换为列数据的操作。行转列是数据处理的一种常见需求，特别适用于需要对某个字段进行统计或分析的场景。相比于传统的关系型数据库查询，行转列能够更高效地提取和处理大量数据。本文将介绍MySQL行转列的原理和常见用法，并提供一个代码示例。
## 原理
在MySQL中，行转列可以通过使用聚合函数和条件表达式来实现。首先
原创
2023-08-18 07:32:20
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MySQL支持所有标准SQL数值数据类型。这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。关键字INT是INTEGER的同义词，关键字DEC是DECIMAL的同义词。
BIT数据类型保存位字段值，并且支持MyISAM、MEMORY、InnoDB和BDB表。
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2023-09-02 14:59:51
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关于“Java排序效率高还是SQL排序效率高”的问题，是一个在软件开发与数据处理领域经常遇到的讨论。人们普遍关注排序算法的性能，特别是在处理大规模数据时，选择合适的排序方式会显著影响系统的整体效率。今天，我将从多个方面探讨这一问题，以帮助更好地理解Java排序与SQL排序之间的差异和应用上机遇。
背景描述
在现代软件开发中，我们经常需要对数据集合进行排序。无论是在线应用的实时展示、还是数据仓库
前言今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点，如果大家对其中的问题感兴趣，可以自行扩展研究。1. UNION ALL 与 UNION 的区别UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个。UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。而UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。由于UNION需要
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2023-09-08 23:07:03
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前言本章主要介绍数据库中Join的的用法，也是我们在使用数据库时非常基础的一个知识点。本次会介绍数据库中的 inner join、 left join、 right join 的用法以及它们之间的区别。 文章如有错误还请大家及时指出~以下都是采用mysql数据库Join相信大家在学习数据库的使用时，都有使用过Join，对数据库中的两张或两张以上表进行连接操作。Join 分为：内连接(inner j
# MySQL中比IN更高效的查询方法
在数据库查询中，我们经常需要使用IN语句来匹配多个值。然而，IN语句在某些情况下可能会导致查询效率低下。本文将介绍几种比IN更高效的查询方法，并提供相应的代码示例。
## IN语句简介
IN语句的基本语法如下：
```sql
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name IN (val
原创
2024-07-26 03:55:16
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# MySQL的JSON类型效率高吗
在MySQL 5.7之后，引入了对JSON数据的支持，即JSON数据类型。JSON类型可以存储任意类型的JSON数据，包括对象、数组、字符串等。这给开发人员带来了更加灵活的数据存储方式。但是，很多人会担心使用JSON类型是否会影响数据库的性能。下面我们来看一下MySQL的JSON类型效率到底高不高。
## JSON类型的使用场景
JSON类型通常用于存储
原创
2024-07-10 06:25:57
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系列文章目录spark第一章：环境安装spark第二章：sparkcore实例spark第三章：工程化代码spark第四章：基本操作 spark第五章：SparkSQL实例 文章目录系列文章目录前言一、数据准备1.数据导入二、项目实例1.需求简介2.需求分析3.功能实现4.代码实现总结 前言上一次我们介绍了一下SparkSQL的基本操作,这次我们来完成一个项目实例.一、数据准备我们这次 Spark
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2023-09-23 09:05:23
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