mysql怎么代替in mysql用什么代替or

怎么代替mysql的in函數優化速度

在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然后insert。

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select userName from users where address in (北京，長春，長沙)；2 select username from users where age in (18，19，20)；等等。

而在IN查詢當中并沒有用到而已，其實你可以試試IN里的id少些時，是會用到索引的，但當IN里的id占據全表的大部分數據量時，mysql采用的時全表掃描。

in是影響SQL性能的，因為它會被解釋成or，這將會舍棄使用索引。如果有大量數據，又不想用IN，就只能在邏輯上弄清楚IN里面數據的關系，使用，這種了。

我們在程序中一般在做SQL優化的時候講究使用EXISTS帶替代IN的做法，理由是EXISTS執行效率要比IN高。

對于索引列來最好使用union all，因復雜的查詢【包含運算等】將使or、in放棄索引而全表掃描，除非你能確定or、in會使用索引。

sql aggregate 函數是什么數據庫可以用 sql 擁有很多可用于計數和計算的內建函數。

1、IN表示范圍，指某一字段在某一范圍之內，這個范圍一般使用子查詢來獲取，由此可知IN子查詢返回的結果應該就是這個范圍集。

2、exist，not exist一般都是與子查詢一起使用. In可以與子查詢一起使用，也可以直接in (a，b...)。

3、not in 和not exists如果查詢語句使用了not in 那么內外表都進行全表掃描，沒有用到索引；而not extsts 的子查詢依然能用到表上的索引。所以無論那個表大，用not exists都比not in要快。

1、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。

2、對于索引列來最好使用union all，因復雜的查詢【包含運算等】將使or、in放棄索引而全表掃描，除非你能確定or、in會使用索引。

3、from users limit 3) limit 3 但是，如果你是要返回每3個一頁的第二頁，用下面的語句更好：select * from users limit 3，3 這就是mysql比許多數據庫都更適合用于internet的原因之一：方便的支持結果分頁。

4、這個主鍵ID其實已經是有建立了索引的了，而在IN查詢當中并沒有用到而已，其實你可以試試IN里的id少些時，是會用到索引的，但當IN里的id占據全表的大部分數據量時，mysql采用的時全表掃描。

5、如果查詢的兩個表大小相當，那么用in和exists差別不大。

1、查詢了資料發現有兩種方式可以對in查詢的結果進行排序。

2、mysql一次查詢只能使用一個索引。如果要對多個字段使用索引，建立復合索引。2在ORDER BY操作中，MySQL只有在排序條件不是一個查詢條件表達式的情況下才使用索引。

3、然后在頁面中用mysql_connect 函數與數據庫建立連接。然后用mysql_select_db函數選擇要查詢的數據庫，如下圖所示。最后將mysql_query。

4、多數據庫服務器都只把IN()看作多個OR的同義詞，因為它們在邏輯上是相等的。

5、那我們來看SQL C的查詢計劃。顯然，沒有用到任何索引，掃描的行數為32034，cost為32465。

6、Sorry！ MYSQL有點不一樣。下面是從mysql reference里面copy過來的。如果這樣來說mysql里面你那個就是從左到右開始執行的。

1、in是影響SQL性能的，因為它會被解釋成or，這將會舍棄使用索引。如果有大量數據，又不想用IN，就只能在邏輯上弄清楚IN里面數據的關系，使用，這種了。

2、避免用in，分開來查，再用union all .實際效率取決于表的實際情況：數據量，索引等。

3、對于索引列來最好使用union all，因復雜的查詢【包含運算等】將使or、in放棄索引而全表掃描，除非你能確定or、in會使用索引。

4、sql里面的、on 、in 、between都有什么區別 on是關于的意思、用于兩個關聯的條件上面、比如 a join in b on a.name=b.name in是落于的意思、在你有明確的指向值的時候用。

5、) select * from T1 where exists(select 1 from T2 where Ta=Ta) ； T1數據量小而T2數據量非常大時，T1T2 時，1) 的查詢效率高。

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