上記でいう「MEMBERテーブルのレコード数×ACCESS_LOGテーブルのレコード数」の数だけ比較処理が実行されてしまうからです。

MySQL・・・「NOT IN」と「NOT EXISTS」が同じ 改めて書いてみることにしました。, EXISTSについて書かれたサイトを見ると、 「存在しない」ことを調べるわけですから、互いに存在する条件で取り出すINNER JOINでは表現することが出来ません。 前回の記事でNOT EXISTS ... gets 2905 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 549 bytes sent via SQL*Net to client 523 bytes received via SQL*Net from client 2 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1 rows processed LEFT JOINの実行計画. googletag.enableServices(); EXISTSが速いというわけでは決してありません。 and IT Solutions Neef, Dockerを使ってWindowsとMacで共通設定ファイルを利用した開発環境を構築する, Intellij IDEA 13.1.4においてGradleのWebリソースディレクトリがクリアされてしまう不具合. なぜINNER JOINへ置き換えると速くなるのかは、以下のSQL例を元に説明します。, このクエリが先述の相関サブクエリを利用したクエリと何が違うのかと言いますと、 また、not exists句を使わなくてもleft joinで代用できますので、left joinでnot existsを実現する方法も紹介します。 前提条件 tb_mainのレコード var pbjs=pbjs||{}; var googletag = googletag || {}; googletag.defineSlot('/21812778492/blog_728x90_common_overlay', [728, 90], 'div-gpt-ad-1584694002281-0').addService(googletag.pubads()); お時間のある際にでもお立ち寄りいただければ幸いです。, Facebook で共有するにはクリックしてください (新しいウィンドウで開きます).

googletag.defineSlot('/21812778492/blog_728x90_common_eyecatch01_adsence', [728, 90], 'div-gpt-ad-1566564252373-0').addService(googletag.pubads());

この相関サブクエリが遅い理由は、 ハッキリ言ってしまうと、EXISTSを使うクエリは基本的に遅いです。, これは正確に言うと、EXISTSを利用するケースにおいて相関サブクエリが使われていることが原因で遅くなっています。 googletag.pubads().enableSingleRequest(); I am pleased that you helps. Oracle・・・全て同じ, 今回の結果では、サーバー系RDBでは、性能差に違いが生じることはなく、オプティマイザが最適な実行計画を選択できたのかと思います。, DBのバージョンやテーブルやデータの状態にもより必ずしも最適に選択されないことも考えられるので注意は必要だと思いますが、「NOT IN」はスッキリとした書き方ではあるので、これらのRDBでは性能や実行計画を確認しながら使ってみてもいいのかも知れません。, AcccessDBについては、この通り性能的に使用すべきではない結果となり、また「NOT IN　や「IN」では複数カラムの指定もできないので、「NOT EXISTS（EXISTS）」しておくのが適切な選択だと言えるかと思います。, 今回の結果では「LEFT JOIN + IS NULL」は、何れのRDBでも特にメリットがない結果になりました。, また、複数条件の場合、INDEXの掛かり方等で性能差は出てくると思うので、何処かで改めて検証できればと思います。. googletag.cmd.push(function() { Powered by Octopress googletag.defineSlot('/21812778492/blog_468x60_common_eyecatch02_adsence', [728, 90], 'div-gpt-ad-1567575393317-0').addService(googletag.pubads()); 各メンバーごとのアクセスログを記録した ACCESS_LOG テーブルを例に説明してみます。, 上記のように、メインとなるクエリのIDをサブクエリで参照しているクエリを相関サブクエリと言います。 NOT EXISTSと同等の結果を JOIN で表現するには、 見つからなかった場合は「MEMBERテーブルのレコード数×ACCESS_LOGテーブルのレコード数」の比較処理が実行されてしまいます), これは各テーブルのレコード数が増えれば増えるほど、処理が一気に重くなることを示しています。

googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_ctc01_adsence', [300, 250], 'div-gpt-ad-1566564396953-0').addService(googletag.pubads()); pbjs.que=pbjs.que||[];

『index』のキホンで、否定条件（not in等）はindexが効かず性能的に使用は避けるべきと書きました。 確かに「not in」より「not exists」を使うべきだとされていることもありますが、しかし昨今のrdbでは、何かと最適化もされているので実のところどうなのでしょうか・・・

sql 201：実行速度の遅いクエリを見直す10の方法 2019/04/15 09:00 要件把握良し、テーブル確認良し、 テーブル結合も良し 、いつでもクエリを実行させられる準備を整えたあなた。 今更取り上げる必要はないかと思っていましたが、 この時点で、結構な数の絞り込みが完了しています。(この1000万件が2011年からのアクセスログだとしたら、数十万件程度には絞れていることになります) googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_sidemiddle02_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565198822157-0').addService(googletag.pubads());

『INDEX』のキホンで、否定条件（NOT IN等）はINDEXが効かず性能的に使用は避けるべきと書きました。 googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x600_common_sidemiddle01_adsense', [300, 600], 'div-gpt-ad-1571293897778-0').addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_sidemiddle01_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565198726712-0').addService(googletag.pubads());

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