MySQL समूह द्वारा और हैविंग

Question

मैं एक MySQL क्वेरी नोबी हूं इसलिए मुझे यकीन है कि यह एक स्पष्ट उत्तर के साथ एक प्रश्न है।

लेकिन, मैं इन दो प्रश्नों को देख रहा था। क्या वे अलग-अलग परिणाम सेट वापस कर देंगे? मैं समझता हूं कि सॉर्टिंग प्रक्रिया अलग-अलग शुरू होगी, लेकिन मेरा मानना ​​है कि वे वही परिणाम पहले प्रश्न के साथ थोड़ा अधिक कुशल होने के साथ वापस कर देंगे?

क्वेरी 1: होने, तो और

SELECT user_id 
FROM forum_posts 
GROUP BY user_id 
    HAVING COUNT(id) >= 100 
    AND user_id NOT IN (SELECT user_id FROM banned_users) 

क्वेरी 2: कहां, तो

SELECT user_id 
FROM forum_posts 
WHERE user_id NOT IN(SELECT user_id FROM banned_users) 
GROUP BY user_id 
    HAVING COUNT(id) >= 100 

Answer 1

होने वास्तव में पहली क्वेरी कम कुशल हो जाएगा (HAVINGWHERE के बाद लागू)।
अद्यतन

उदाहरण देकर स्पष्ट करना चाहते हैं कि आपके प्रश्नों ([बहुत] सरलीकृत संस्करण) क्रियान्वित कर रहे हैं कुछ छद्म कोड।
पहले क्वेरी:
1. SELECT user_id FROM forum_posts
2. SELECT user_id FROM banned_user
3. समूह, गिनती, आदि
4. पहला परिणाम सेट करता है, तो वे दूसरे

दूसरा क्वेरी
में प्रस्तुत कर रहे हैं से रिकॉर्ड को शामिल न करें 1. SELECT user_id FROM forum_posts
2. SELECT user_id FROM banned_user
3. पहला परिणाम सेट करता है, तो वे दूसरे
में प्रस्तुत कर रहे हैं से रिकॉर्ड को शामिल न करें 4. समूह, गिनती, आदि

चरणों का क्रम 1,2 महत्वपूर्ण नहीं है, mysql जो कुछ भी सोचता है वह चुन सकता है। महत्वपूर्ण अंतर चरण 3,4 में है। GROUP BY के बाद लागू किया जा रहा है। ग्रुपिंग आम तौर पर शामिल होने से अधिक महंगा है (रिकॉर्ड्स को छोड़कर इस मामले में ऑपरेशन में शामिल होने पर विचार किया जा सकता है), इसलिए कम रिकॉर्ड को समूह में बेहतर प्रदर्शन करना है।

Answer 2

होने की स्थिति द्वारा परिणाम वर्गीकृत किया पर लागू होते हैं, और user_id द्वारा समूह के बाद से, उनके संभावित मानों की सभी वर्गीकृत किया परिणाम में मौजूद रहेंगे, इसलिए user_id हालत रखने महत्वपूर्ण नहीं है।

Answer 3

नहीं, यह समान परिणाम नहीं देता है।

क्योंकि पहली क्वेरी गिनती (आईडी) हालत से रिकॉर्ड फिल्टर करेगा

एक और क्वेरी फिल्टर रिकॉर्ड और फिर खंड होने लागू होते हैं। क्योंकि यह ग्रुप द्वारा और होने के लिए अभिलेखों की संख्या को कम करती है

दूसरा क्वेरी सही ढंग से

Answer 4

लिखा है मेरे लिए, दूसरा क्वेरी और अधिक कुशल है।

वैकल्पिक रूप से, आप में का उपयोग कर से बचने के लिए निम्न क्वेरी कोशिश कर सकते हैं:

SELECT `fp`.`user_id` 
FROM `forum_posts` `fp` 
LEFT JOIN `banned_users` `bu` ON `fp`.`user_id` = `bu`.`user_id` 
WHERE `bu`.`user_id` IS NULL 
GROUP BY `fp`.`user_id` 
HAVING COUNT(`fp`.`id`) >= 100 

आशा इस मदद करता है।

Answer 5

आप पहले से ही जवाब दे चुके हैं कि दो प्रश्न एक ही परिणाम दिखाएंगे और विभिन्न राय जिनके लिए एक अधिक कुशल है।

मेरे opininion कि वहाँ दक्षता (गति) में एक अंतर है, केवल अगर विभिन्न योजनाओं 2 प्रश्नों के लिए साथ अनुकूलक पैदावार हो जाएगा। मुझे लगता है कि नवीनतम MySQL संस्करणों के लिए ऑप्टिमाइज़र या तो क्वेरी के लिए एक ही योजना को खोजने के लिए पर्याप्त स्मार्ट हैं इसलिए पर कोई अंतर नहीं होगा, लेकिन निश्चित रूप से कोई भी परीक्षण कर सकता है या EXPLAIN के साथ उत्तेजना योजनाओं को देख सकता है या 2 प्रश्नों को चला सकता है कुछ टेस्ट टेबल के खिलाफ।

मैं किसी भी मामले में दूसरे संस्करण का उपयोग केवल सुरक्षित खेलने के लिए करता हूं।

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मुझे उस जोड़ें:

• COUNT(*) आमतौर पर MySQL में COUNT(notNullableField) तुलना में अधिक कुशल है। जब तक कि भविष्य में MySQL संस्करणों में तय नहीं किया जाता है, लागू होने पर COUNT(*) का उपयोग करें।

इसलिए, आप भी उपयोग कर सकते हैं:

SELECT user_id 
FROM forum_posts 
WHERE user_id NOT IN 
    (SELECT user_id FROM banned_users) 
GROUP BY user_id 
HAVING COUNT(*) >= 100 

• वहाँ भी GROUP BY लागू करने से पहले ही (NOT IN करने के लिए) उप परिणाम प्राप्त करने के अन्य तरीकों।

LEFT JOIN/NULL का उपयोग करना:

SELECT fp.user_id 
FROM forum_posts AS fp 
    LEFT JOIN banned_users AS bu 
    ON bu.user_id = fp.user_id 
WHERE bu.user_id IS NULL 
GROUP BY fp.user_id 
HAVING COUNT(*) >= 100 

NOT EXISTS का उपयोग करना:

SELECT fp.user_id 
FROM forum_posts AS fp 
WHERE NOT EXISTS 
    (SELECT * 
    FROM banned_users AS bu 
    WHERE bu.user_id = fp.user_id 
) 
GROUP BY fp.user_id 
HAVING COUNT(*) >= 100 

3 तरीकों में से कौन सा तेजी से होता है अपने तालिका आकार और अन्य कारकों का एक बहुत पर निर्भर करता है, तो सबसे अच्छा परीक्षण करने के लिए है आपके डेटा के साथ।