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怎么代替mysql的in函数优化速度

在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

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

而在IN查询当中并没有用到而已，其实你可以试试IN里的id少些时，是会用到索引的，但当IN里的id占据全表的大部分数据量时，mysql采用的时全表扫描。

in是影响SQL性能的，因为它会被解释成or，这将会舍弃使用索引。如果有大量数据，又不想用IN，就只能在逻辑上弄清楚IN里面数据的关系，使用，这种了。

我们在程序中一般在做SQL优化的时候讲究使用EXISTS带替代IN的做法，理由是EXISTS执行效率要比IN高。

对于索引列来最好使用union all，因复杂的查询【包含运算等】将使or、in放弃索引而全表扫描，除非你能确定or、in会使用索引。

sql aggregate 函数是什么数据库可以用 sql 拥有很多可用于计数和计算的内建函数。

1、IN表示范围，指某一字段在某一范围之内，这个范围一般使用子查询来获取，由此可知IN子查询返回的结果应该就是这个范围集。

2、exist，not exist一般都是与子查询一起使用. In可以与子查询一起使用，也可以直接in (a，b...)。

3、not in 和not exists如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。

1、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

2、对于索引列来最好使用union all，因复杂的查询【包含运算等】将使or、in放弃索引而全表扫描，除非你能确定or、in会使用索引。

3、from users limit 3) limit 3 但是，如果你是要返回每3个一页的第二页，用下面的语句更好：select * from users limit 3，3 这就是mysql比许多数据库都更适合用于internet的原因之一：方便的支持结果分页。

4、这个主键ID其实已经是有建立了索引的了，而在IN查询当中并没有用到而已，其实你可以试试IN里的id少些时，是会用到索引的，但当IN里的id占据全表的大部分数据量时，mysql采用的时全表扫描。

5、如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。

1、查询了资料发现有两种方式可以对in查询的结果进行排序。

2、mysql一次查询只能使用一个索引。如果要对多个字段使用索引，建立复合索引。2在ORDER BY操作中，MySQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。

3、然后在页面中用mysql_connect 函数与数据库建立连接。然后用mysql_select_db函数选择要查询的数据库，如下图所示。最后将mysql_query。

4、多数据库服务器都只把IN()看作多个OR的同义词，因为它们在逻辑上是相等的。

5、那我们来看SQL C的查询计划。显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为32465。

6、Sorry！ MYSQL有点不一样。下面是从mysql reference里面copy过来的。如果这样来说mysql里面你那个就是从左到右开始执行的。

1、in是影响SQL性能的，因为它会被解释成or，这将会舍弃使用索引。如果有大量数据，又不想用IN，就只能在逻辑上弄清楚IN里面数据的关系，使用，这种了。

2、避免用in，分开来查，再用union all .实际效率取决于表的实际情况：数据量，索引等。

3、对于索引列来最好使用union all，因复杂的查询【包含运算等】将使or、in放弃索引而全表扫描，除非你能确定or、in会使用索引。

4、sql里面的、on 、in 、between都有什么区别 on是关于的意思、用于两个关联的条件上面、比如 a join in b on a.name=b.name in是落于的意思、在你有明确的指向值的时候用。

5、) select * from T1 where exists(select 1 from T2 where Ta=Ta) ； T1数据量小而T2数据量非常大时，T1T2 时，1) 的查询效率高。

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