SQL In 和exists区别

本文探讨了SQL查询中IN与EXISTS关键字的性能差异,分析了不同场景下两者的选择依据,并对比了NOT IN与NOT EXISTS的使用效果。

in和exists

in 是把外表和内表作hash 连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询。
一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大。
全文:   in和exists in 是把外表和内表作hash 连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询。
一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大。
如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in:
例如:表A(小表),表B(大表)
1:
select * from A where cc in (select cc from B) 效率低,用到了A表上cc列的索引;
select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) 效率高,用到了B表上cc列的索引。 相反的
2:
select * from B where cc in (select cc from A) 效率高,用到了B表上cc列的索引;
select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc) 效率低,用到了A表上cc列的索引。

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。

in 与 =的区别

select name from student where name in ('zhang','wang','li','zhao');

select name from student where name='zhang' or name='li' or name='wang' or name='zhao'

的结果是相同的。

 

IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

来源:http://hi.baidu.com/85718779/



基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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