sql 中的in 和exists区别

本文介绍了如何使用两种不同的SQL方法(EXISTS和IN)来查询消费超过特定金额的用户记录,并讨论了这两种方法在不同场景下的适用性和性能差异。

两张表——用户表TDefUser(userid,address,phone)和消费表 TAccConsume(userid,time,amount),需要查消费超过5000的用户记录。
用exists:
select * from TDefUser
where exists (select 1 from TAccConsume where TDefUser.userid=TAccConsume.userid and TAccConsume.amount>5000)
用in:
select * from TDefUser
where userid in (select userid from TAccConsume where TAccConsume.amount>5000)

通常情况下采用exists要比in效率高。

exists()后面的子查询被称做相关子查询 他是不返回列表的值的.只是返回一个ture或false的结果(这也是为什么子查询里是"select 1"的原因,换成"select 6"完全一样,当然也可以select字段,但是明显效率低些)
其运行方式是先运行主查询一次 再去子查询里查询与其对应的结果 如果是ture则输出,反之则不输出.再根据主查询中的每一行去子查询里去查询.

in()后面的子查询 是返回结果集的,换句话说执行次序和exists()不一样.子查询先产生结果集,然后主查询再去结果集里去找符合要求的字段列表去.符合要求的输出,反之则不输出

 

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。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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