还是多表关联问题,哪个效率高一些?

wgybb 2008-03-17 05:22:14
我有一个表Buy里面有十万条记录,要与其它三个表进行关联。但每次读取Buy这个表时候,只取1000条记录。现在的问题是
A:我是先取出1000条记录后再与其它表进行关联呢,
B:还是先与其它三个表关联后再取1000条记录。

下面是我写的测试代码:

declare @strSQL1 varchar(1000);
declare @strSQL2 varchar(1000);
declare @strSQL3 varchar(1000);
set @strSQL1='(select top 1000 old.ID,old.title,old.type,old.SmallClassID,old.shi,old.qu from old order by where old.SmallClassID=68 RegDate desc,id desc) as old'
set @strSQL2='SELECT old.ID,old.Title,old.Type,old.SmallClassID,shi.shi,qu.qu FROM ('+@strSQL1+' INNER JOIN shi ON old.shi=shi.id ) INNER JOIN SmallClass1 on old.SmallClassID=SmallClass1.id INNER JOIN qu ON old.qu=qu.id;'

set @strSQL3='SELECT top 1000 old.ID,old.Title,old.Type,old.SmallClassID,shi.shi,qu.qu FROM (((old INNER JOIN shi ON old.shi=shi.ID) INNER JOIN SmallClass1 on old.SmallClassID=SmallClass1.ID) INNER JOIN qu ON old.qu=qu.id) where old.SmallClassID=68 Order by old.RegDate Desc,old.ID Desc;'

execute(@strSQL2)/*方法A*/
execute(@strSQL3)/*方法B*/

我在sql查询分析器里面测试的时候,不稳定,有时候A的执行时间快,有的时候又慢了.主要是指CPU的执行时间。

我想着应该是A的效率会更高一些,但又测试不出来,请教各位高手给指点一下。
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ting1122333333 2008-03-18
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paranoid_luo 2008-03-18
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一样的,SQL的执行逻辑是先执行筛选条件再进行关联,可参考《inside sql server 2005 - t-sql querying》
flairsky 2008-03-18
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left join 不用过滤数据,left join 左边的表有多少就出多少记录,只是相应有对应的才有结果

少了一大步过滤步骤,时间当然少了萨

当然这是针对你这种情况来说的

理论上,a方法好,不过我记得那本书说过,sql2005会自动执行a计划,尽管你用的b语句。

尽量用a语句写
wgybb 2008-03-18
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楼上的,BS发广告
JiangHongTao 2008-03-17
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经过测试,一样的
victorcai2006 2008-03-17
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先取数据再用INNER JOIN 或者LEFT JOIN 连接,快许多,可以试试~~~
qqhmitzk 2008-03-17
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A
wgybb 2008-03-17
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Buy表进行关联的字段shi,SmallClassID,qu,在表shi ,qu ,SmallClass1里面是肯定能找到的得,而且只会有一条。
我想达到的目的应该是一样的。

4楼的朋友,换成这个left Outer join要快一些,能说明一下原因吗?sql知识欠缺,多谢了
weixiao51 2008-03-17
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A和B在查询分析器里执行好像差不多吧,你可以用分析功能分析下
如果逻辑上面允许,你可以尝试将inner join 换成 left outer join,会快很多
xthe 2008-03-17
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先取1000条,再关联
BILearner 2008-03-17
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速度肯定是第一个快,可是这两种写法要达到的目的是不同的,一个是第一个表的1000条数据去JOIN,结果可能小于1000条,第2种是JOIN之后再取1000条,除非他JOIN下来就已经小于1000条,不然取出来肯定就1000条!要达到的目的不一样的!
dawugui 2008-03-17
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我认为是这个快.
A:我是先取出1000条记录后再与其它表进行关联呢,
机器学习是一种人工智能(AI)的子领域,致力于研究如何利用数据和算法让计算机系统具备学习能力,从而能够自动地完成特定任务或者改进自身性能。机器学习的核心思想是让计算机系统通过学习数据中的模式和规律来实现目标,而不需要显式地编程。 机器学习应用非常广泛,包括但不限于以下领域: 图像识别和计算机视觉: 机器学习在图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等方面有着广泛的应用。例如,通过深度学习技术,可以训练神经网络来识别图像中的对象、人脸或者场景,用于智能监控、自动驾驶、医学影像分析等领域。 自然语言处理: 机器学习在自然语言处理领域有着重要的应用,包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等。例如,通过深度学习模型,可以训练神经网络来理解和生成自然语言,用于智能客服、智能助手、机器翻译等场景。 推荐系统: 推荐系统利用机器学习算法分析用户的行为和偏好,为用户推荐个性化的产品或服务。例如,电商网站可以利用机器学习算法分析用户的购买历史和浏览行为,向用户推荐感兴趣的商品。 预测和预测分析: 机器学习可以用于预测未来事件的发生概率或者趋势。例如,金融领域可以利用机器学习算法进行股票价格预测、信用评分、欺诈检测等。 医疗诊断和生物信息学: 机器学习在医疗诊断、药物研发、基因组学等领域有着重要的应用。例如,可以利用机器学习算法分析医学影像数据进行疾病诊断,或者利用机器学习算法分析基因数据进行疾病风险预测。 智能交通和物联网: 机器学习可以应用于智能交通系统、智能城市管理和物联网等领域。例如,可以利用机器学习算法分析交通数据优化交通流量,或者利用机器学习算法分析传感器数据监测设备状态。 以上仅是机器学习应用的一部分,随着机器学习技术的不断发展和应用场景的不断拓展,机器学习在各个领域都有着重要的应用价值,并且正在改变我们的生活和工作方式。

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