讨论SQL语句联合查询的效率问题

cdisk 2012-03-24 10:28:51
A

select * from b where id in (select id from a where leibie=1)
select * from b , a where b.id=a.id and a.leibie=1

----------------------------------------------------------
B

select (select mc from b where b.id=a.id) from a
select b.mc from a, b where a.id=b.id




上诉A,B中的两种方案,哪种更效率呢 ? 为什么呢?~ 个中有缺点又是什么呢?~
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cdisk 2012-05-01
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这........... 可以更详细吗
ssqtjffcu 2012-05-01
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[Quote=引用楼主 的回复:]
A

SQL code

select * from b where id in (select id from a where leibie=1)
select * from b , a where b.id=a.id and a.leibie=1


----------------------------------------------------------
B

……
[/Quote]
A,B方案中的两个语句根本就不是等价的,没有什么好比较,两条语句出来的结果有可能不一样
mailking 2012-03-24
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A方案还是要看情况的
in查询不一定会比两表连接要慢,这取决与子查询返回的记录数,如果子查询返回的记录数量非常少的情况下,b 表非常大的情况下in查询也是非常快的
B方案
select (select mc from b where b.id=a.id) from a 是相关子查询,它会对a表做全表扫描,并且会一条一条的扫描,如果与b表有id相等的时候才会返回记录。如果a表很小只有不到10条记录而b表非常大,执行的效率也会非常快,反之a表非常大效率就慢了

对于两表关联查询这个主要是要靠索引来提高查询效率,如果两表都非常大,索引没建好的话执行效率也不敢恭维,很有可能走全表扫描或者全索引快速扫描
终端用户 2012-03-24
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A方案中,一个是子查询,一个是连接查询
这个,按照正常的认识来说应该是连接查询快,尤其是数据量大的时候,数据量很小的时候应该体现不出来
原因:子查询,需要不停的遍历表,而连接查询一般只遍历一次。

B方案,我从来没用过,这个无法比较
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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