以前一直以为优化在百万级的表中才会有意义，这次的事件改变了我的看法

 

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

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

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

.