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理解SQL中的Exists

Oracle 作者:芊芊蜻蜓2 时间:2011-04-24 17:32:10 0 删除 编辑
理解SQL中的Exists理解SQL中的Exists

s(s#,sname,age,sex) 
sc(s#,c#,grade) 
c(c#,cname,teacher) 
select sname from s where not exists ( 
select * from c where not exists( 
select * from sc where sc.s#=s.s# and sc.c#=c.c#) )

exists是用来判断是否存在的,当exists(查询)中的查询存在结果时则返回真,否则返回假。not exists则相反。

exists做为where 条件时,是先对where 前的主查询询进行查询,然后用主查询的结果一个一个的代入exists的查询进行判断,如果为真则输出当前这一条主查询的结果,否则不输出。

上面这个列子,先查询出s表的结果,然后将结果代入到s.s#,然后再查询出c表中的结果,再一条一条的代入,感觉有点像for的嵌套循环,第一轮外循环中,满足内部的not exists条件的c表中的结果集被保留,然后再判断外部的not exists,这次判断是根据内部C表中被保留的结果集的情况,如果结果集为空,则输出当前这一条S表的结果集;然后再进行第二轮大的循环,即取出s表的第二条结果代入运算。

以上的sql还可以这样理解,最内部的 select * from sc where sc.s#=s.s# and sc.c#=c.c#是查询出所有已经选择过课程的学生及相应课程, select *from c where not exists则是所有没有被选择的课程,在这个基础上的 select sname from s where not exists 则是选取所有没有未选择课程的学生,即选择了所有课程的学员名称。

有两个简单例子,以说明 “exists”和“in”的效率问题

1) select * from T1 where exists(select 1 from T2 where T1.a=T2.a) ;

    T1数据量小而T2数据量非常大时,T1<

2) select * from T1 where T1.a in (select T2.a from T2) ;

     T1数据量非常大而T2数据量小时,T1>>T2 时,2) 的查询效率高。

exists 用法:

请注意 1)句中的有颜色字体的部分 ,理解其含义;

其中 “select 1 from T2 where T1.a=T2.a” 相当于一个关联表查询,相当于

“select 1 from T1,T2     where T1.a=T2.a”

但是,如果你当当执行 1) 句括号里的语句,是会报语法错误的,这也是使用exists需要注意的地方。

exists(xxx)”就表示括号里的语句能不能查出记录,它要查的记录是否存在。

因此“select 1”这里的 “1”其实是无关紧要的,换成“*”也没问题,它只在乎括号里的数据能不能查找出来,是否存在这样的记录,如果存在,这 1) 句的where 条件成立。

 

in 的用法:

继续引用上面的例子

“2) select * from T1 where T1.a in (select T2.a from T2) ”

这里的“in”后面括号里的语句搜索出来的字段的内容一定要相对应,一般来说,T1和T2这两个表的a字段表达的意义应该是一样的,否则这样查没什么意义。

打个比方:T1,T2表都有一个字段,表示工单号,但是T1表示工单号的字段名叫“ticketid”,T2则为“id”,但是其表达的意义是一样的,而且数据格式也是一样的。这时,用 2)的写法就可以这样:

“select * from T1 where T1.ticketid in (select T2.id from T2) ”

Select name from employee where name not in (select name from student);

Select name from employee where not exists (select name from student);

第一句SQL语句的执行效率不如第二句。

通过使用EXISTS,Oracle会首先检查主查询,然后运行子查询直到它找到第一个匹配项,这就节省了时间。Oracle在执行IN子查询时,首先执行子查询,并将获得的结果列表存放在一个加了索引的临时表中。在执行子查询之前,系统先将主查询挂起,待子查询执行完毕,存放在临时表中以后再执行主查询。这也就是使用EXISTS比使用IN通常查询速度快的原因。

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