两张表 组织架构表（Organise） 和 工资发放历史记录表 （WagePerMonthHis） 两张表通过 Organise.Item_id 和 WagePerMonthHis.OrgIdS 进行关联 Organise表(以下简称O表)中大约有6000条记录11个字段 ,WagePe
两张表 组织架构表（Organise） 和 工资发放历史记录表 （WagePerMonthHis） 两张表通过 Organise.Item_id 和 WagePerMonthHis.OrgIdS 进行关联 Organise表(以下简称O表)中大约有6000条记录11个字段 ,WagePerMonthHis(以下简称W表)计有 125万条记录 和 25个字段 原程序中一段如下的语句 是查询所有不在W表的组织架构层级为2的记录 复制代码 代码如下: select OrgId as 公司编码,OrgName as 公司名称 from Organise where OrgLev=2 and item_id not in (select OrgidS from WagesPerMonthHis where WagesYear='2010' and WagesMonth= '01' Group by OrgidS,OrgNameS) order by Orgid 语句执行要33秒之久,服务器的配置是比较高的:16核心4CPU,24G内存,且内存和CPU在执行时都没有出现瓶颈,开始以为是 (select OrgidS from WagesPerMonthHis where WagesYear='2010' and WagesMonth= '01' Group by OrgidS,OrgNameS) 这条语句执行缓慢所致,单独执行这条却发现执行速度很快,大约不到2秒就出来了,于是症结出来了,是not in 这个全扫描关键词带来的性能下降.最直接的是导致页面失去响应,一个关键功能使用不了. 试了not exist语句,发现效果是一样的,并不象网上所说可以提高很多性能. 于是重新优化语句如下 复制代码 代码如下: select a.OrgId as 公司编码,a.OrgName as 公司名称,a.item_id from Organise a left outer join (select distinct b.OrgIdS from WagesPerMonthHis b where WagesYear='2010' and WagesMonth='01') as b on a.item_id = b.OrgidS where a.OrgLev = 2 and b.OrgIdS is Null order by 公司编码 改用左外连接(其实左连接也可以)后,整个语句执行速度为400ms, 33秒与400ms 我想是很多人没想到的.
