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如何使用WHERE IN子查询优化SQL查询

在SQL查询中，使用WHERE IN子查询可以根据给定的一组值来过滤结果集。然而，当IN子查询中的值较多时，可能会导致查询性能下降。为了优化SQL查询，可以考虑以下几点：

使用索引：确保被查询的列上存在索引，这样可以加快查询速度。可以创建单列索引或者组合索引，根据具体情况选择适当的索引策略。
使用临时表：将IN子查询的结果存储在一个临时表中，然后将该临时表与主查询进行关联。这样可以避免重复计算子查询，提高查询效率。
使用JOIN替代IN子查询：将IN子查询转换为JOIN操作，通过连接表来实现相同的过滤效果。JOIN操作通常比子查询更高效，特别是在处理大量数据时。
分批次查询：如果IN子查询中的值过多，可以考虑将查询拆分为多个小批次进行，然后将结果合并。这样可以减少单次查询的数据量，提高查询性能。
数据库优化器：确保数据库优化器在执行查询时选择了最优的执行计划。可以通过分析查询执行计划，调整索引、统计信息等来优化查询性能。
数据库调优工具：使用数据库调优工具来分析查询性能瓶颈，找出潜在的优化点。不同数据库厂商提供了各种性能分析工具，可以根据具体数据库选择适合的工具。

总结起来，优化SQL查询中的WHERE IN子查询可以通过使用索引、临时表、JOIN替代、分批次查询、数据库优化器和调优工具等方法来提高查询性能。

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一个好的web应用，最重要的一点是有着优秀的访问性能。数据库MySQL是web应用的组成部分，也是决定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至关重要。

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SQL命令 FROM（一）

FROM子句指定在SELECT语句中查询数据的一个或多个表(或视图或子查询)。如果没有查询表数据，则FROM子句是可选的，如下所述。

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常用的数据库应用设计优化方法水平拆分，分库分表增加缓存层，减少数据库的访问次数，大部分的查询访问ckv，更新操作异步更新到db 读写分离，实现在线访问和离线访问的隔离，避免相互影响，需要注意实例间同步时延的问题表结构设计优化主键设计：使用自增id主键推荐使用自增id主键的原因： InnoDB数据是按照主键聚簇的，数据在物理上按照主键大小顺序存储，使用其他列或者组合无法保证顺序插入，随机IO导致插入性能下降所有二级索引都存储了主键的，采用二级索引查询，首先找到的主键，然后通过主键定位数据

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MYSQL一次千万级连表查询优化

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一句SQL，我有6种写法

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Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI整合优化篇（十二）数据层优化-explain关键字及慢sql优化

本文提要从编码角度来优化数据层的话，我首先会去查一下项目中运行的sql语句，定位到瓶颈是否出现在这里，首先去优化sql语句，而慢sql就是其中的主要优化对象，对于慢sql，顾名思义就是花费较多执行时间的语句，它带来的影响也比较恶劣，首先是执行时间过长影响数据的返回速度，其次，慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源，影响其他的sql语句执行，过多的慢sql极其影响性能，如果系统流量或者并发量较大的情况下，过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr

PostgreSQL逻辑优化——整体架构

小编说：PostgreSQL作为一个优秀的数据库产品，其本身有着非常多值得学习和研究的地方。《PostgreSQL查询引擎源码技术探析》则是一本难得的专门介绍和研究PostgreSQL查询引擎的专著。

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mysql之存储引擎体系结构查询机制（二）

1，插拔式的插件方式，插拔式的插件方式 2，存储引擎是指定在表之上的，即一个库中的每一个表都可，存储引擎是指定在表之上的，即一个库中的每一个表都可以指定专用的存储引擎。 3，不管表采用什么样的存储引擎，都会在数据区，产生对应，不管表采用什么样的存储引擎，都会在数据区，产生对应的一个的一个frm文件（表结构定义描述文件）

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程序猿必备技能之MySQL高级篇

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HAWQ取代传统数仓实践（一）——为什么选择HAWQ

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深度 | 如何玩转PG查询处理与执行器算法

作者介绍孙旭，腾讯云高级工程师。10年数据库内核研发经验，熟悉PostgreSQL、Teradata数据库内核，熟悉数据库的查询优化、执行、事务并发以及存储等子系统；对分布式数据库有深入的研究和研发经验。目前在腾讯云从事CynosDB数据库研发工作。一、导语数据库查询处理（Query Processing）是数据库比较核心的技术，也是距离用户最近的子系统。数据库系统在除了实现事务的隔离界别外，还需要在SQL上做到一定程度的兼容，因为数据库本身就是在做查询处理，很多的内核模块工作都是为了支持这个功能

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关于MySQL的一些骚操作——提升正确性，抠点性能

回顾以前写的项目，发现在规范的时候，还是可以做点骚操作的。假使以后还有新的项目用到了MySQL，那么肯定是要实践一番的。为了准备，创建测试数据表（建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci，感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置）：

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一次浴火重生的MySQL优化(EXPLAIN命令详解)

一直对SQL优化的技能心存无限的向往，之前面试的时候有很多面试官都会来一句，你会优化吗？我说我不太会，这时可能很多人就会有点儿说法了，比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等，我只能说那些都是常识，作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的，要想知道一条SQL语句执行效率低的原因，我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令"，EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，本文在结合实

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如何定位及优化SQL语句的性能问题

在现如今的软件开发中，关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql，都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的，这种交互我们通常称之为CRUD。在CRUD操作中，最最常用的也就是Read操作了。而对于不同的表结构，采用不同的SQL语句，性能上可能千差万别。本文，就基于MySql数据库，来介绍一下如何定位SQL语句的性能问题。

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HAWQ技术解析（一） —— HAWQ简介

一、SQL on Hadoop 过去五年里，许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统，将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范，但随着时间的推移，MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径，企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据，以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive，一种类似于SQL的查询引擎，它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟，其主要适用场景是批处理模式。另外，尽管Hive对于SQL的支持是好的开端，但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时，将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是，在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说，这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。

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MySQL优化器

MySQL优化器是数据库管理系统中的一个核心组件，负责将SQL查询语句转换为最有效的执行计划。优化器的目标是减少查询的响应时间并提高数据库的吞吐量。以下是一些关键点，用于理解和优化MySQL优化器的工作。

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