MSSQL中IN是否用索引.....

人形机器人_双足行走动力学:基于OpenSim平台的股骨模型与建模 摘要 本文系统解析了股骨模型的生物力学特性、建模方法及应用场景,并探讨了基于OpenSim平台的股骨与42块肌肉Hill-type建模的技术流程。股骨作为人体核心承重骨骼,其几何结构、力学性能及多尺度建模方法在医学仿真、假体设计和仿生机器人领域具有重要价值。OpenSim通过逆向动力学、肌肉力优化及多物理场耦合,为临床步态分析、手术规划及仿生系统开发提供量化工具。同时对比了Hill-type模型与其他肌肉模型的优劣,并展望AI驱动建模、智能材料集成等前沿方向。未来研究将聚焦个性化仿真、实时计算优化及生物-机 阅读详情

作者:no_mIss

用MSSQL时间快一年了,数据量有时会相对比较多,所以经常要优化,也看过很多资料,但大都有一句:IN、NOT IN不用索引,今天发此贴希望能有人参与讨论,到底IN用不用索引,如果用,在什么情况下用索引,在什么情况下不用索引。

前提:
表[Table]
字段[id] INT PRIMARY KEY 聚集索引

以下写法:
SELECT * FROM [Table] WHERE id = 1
肯定用索引对吧。

再看下面的三个写法:
SELECT * FROM [Table] WHERE id = 1 or id = 2
SELECT * FROM [Table] WHERE id IN (1,2)
SELECT * FROM [Table] WHERE id = 1 UNION SELECT * FROM [Table] WHERE id = 2
我可以很负责的告诉你:都用索引。
第二种写法MSSQL会自动优化为:id = 1 or id = 2 ,而不会全表扫描

下面这个写法:
SELECT * FROM [Table] WHERE id NOT IN (1,2)
我也可以很负责的告诉你:用索引。

说到这里,不得不说很多SQL优化的资料都太老了,MSSQL2K以后早改进了。
我们在T_sql时到底靠什么来优化程序呢,我告诉你:
就是参考执行计划和对IO读写中的逻辑读一项
即:
SET STATISTICS IO ON/OFF
SET SHOWPLAN_ALL ON/OFF
。
先写一点,子查询用不用索引,先不写。
请拍砖。。。。。。
 

 

后记:

没有人给我一个定论,于是我暂相信自己如下: 
表[table]
字段[id] PRIMARY KEY
MSSQL2005默认情况下:

以下写法均用索引:

SELECT * FROM [table] WHERE id IN (1,2)

SELECT * FROM [table] WHERE id =1 OR id =2

SELECT * FROM [table] WHERE id NOT IN (1,2)

SELECT * FROM [table] WHERE id = 1
UNION
SELECT * FROM [table] WHERE id = 2

SELECT * FROM [table] WHERE id IN (SELECT ID FROM [table_other] WHERE ...)


只有下面的这条不用索引:
SELECT * FROM [table] WHERE id NOT IN (SELECT ID FROM [table_other] WHERE ...)

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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