Tiwen818

Oracle反连接学习总结

反连接（anti-join）

反关连的基本语法

反连接是从一个结果集合中返回不在另一个结果集中的数据行。

例如：在scott/tiger的用户下执行

select* from emp where deptno not in (select deptno from dept where loc= 'NEW YORK')

执行反关连运算连接还有 not exists

如上述语句还可以表述为

select* from emp

where not exists (select null from dept where loc='NEW YORK'and deptno=emp.deptno)

但是not in 与 not esists还是有区别的，请看下面的语句

selectcount(*) from emp where empno not in ( select mgr from emp where mgr);

COUNT(*)

----------

selectcount(*) from emp T1

wherenot exists ( select null from emp T2 where t2.mgr = t1.empno );

COUNT(*)

----------

为什么在上述语句中使用not in返回0值哪？

观察emp表字字段mgr的行数据，我们发现有一条数据是null值，由于null不等于null，所以not in (null)都返回 false，

如：select count(*) from emp where empno not in (7369,null)

COUNT(*)

----------

所以返回0条记录。而exists则是判断null值是否存在。

关于null的运算，参见null.

运用not in来实现反关连时，要注意其中的歧义。

在绝大多数情况下，开发人员编写not in的时候，实际含义是 not in (select c from t where c is not null and…).

例如

selectcount(*) from emp where empno not in ( select mgr from emp where mgr is not null);

COUNT(*)

----------

其他反关连的写法：

withtem_dept as

(selectdeptno from dept where loc= 'NEW YORK')

selectcount(*)

fromemp a left outer join tem_dept b on (a.deptno=b.deptno)

where b.deptno IS NULL

注：，那些原来反关连的数据实际上是本左关连中那些deptno为空的数据，这个语句将反关连连接转化为关连连接。

也可以用minus方法，求出在反关连的数据结合。

反关连操作的效率

据我们观察，反关连的最佳写法与条件与数据库版本有关系，本节试图给出9i 10g 11g不同版本下反关连的效率测试结果，并给出不同版本下的最佳的反关连写法。

[11g EE版本]

select* from v$version

BANNER

-----------------------------------------------------------------------------------------

Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.1.0.6.0 - Production

PL/SQL Release 11.1.0.6.0 - Production

CORE 11.1.0.6.0 Production

TNS for 32-bit Windows: Version 11.1.0.6.0 - Production

NLSRTL Version 11.1.0.6.0 - Production

在其他数据库中，开发人员一般惧怕反关连，因为在这些数据库中，在大数量的情况下，反关连常常存在效率低下的问题。在下面部分，我们研究oracle中的反关连的效率。

connscott/tiger

droptable table_1 purge;

droptable table_2 purge;

createtable table_1

asselect

cast(rownumas int) a,

cast(rownum+10as int) b,

cast(dbms_random.string('i',10)as varchar2(10)) c

fromdual connect by level<=50000

createtable table_2

asselect

cast(rownumas int) a,

cast(rownum+10as int) b,

cast(dbms_random.string('i',10)as varchar2(10)) c

fromdual connect by level<=49950

table_1与table_2的结构如下：

desctable_1 (desc table_2)

----------------------------------

ANUMBER(38,0),

BNUMBER(38,0),

CVARCHAR2(10)

altertable table_2 modify a not null；

createindex idx_table2_a on table_2(a)；

现在我们要从table_1找出列a的值，不在table_2中的a列值的记录，从构建表的脚本我们看出 table_1的50000条中有49950条的记录存在table_2中，只有50条记录不存在table_2中。这是一个反关连查询。

我们打开tkprof对测试结果进行跟踪。诊断结果如下：

1：********************************************************************************

select /*2null1*/ c from table_1 where a not in (select a fromtable_2)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.04 0.05 0 299 0 50

------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

total 3 0.04 0.05 0 299 0 50

Misses in library cache during parse: 1

Optimizer mode: ALL_ROWS

Parsing user id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

50 HASH JOIN RIGHT ANTI SNA (cr=299 pr=0 pw=0time=2 us cost=87 size=899100 card=49950)

49950 INDEX FAST FULL SCANIDX_TABLE2_A (cr=117 pr=0 pw=0 time=777 us cost=32 size=199800card=49950)(object id 80213)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1(cr=182 pr=0 pw=0 time=759 us cost=53 size=700000 card=50000)

2：********************************************************************************

select /*2null2*/ c

from

table_1where not exists (select null fromtable_2 where a= table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.04 0.05 0 299 0 50

------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

total 3 0.04 0.05 0 299 0 50

Misses in library cache during parse: 1

Optimizer mode: ALL_ROWS

Parsing user id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

50 HASH JOIN RIGHT ANTI (cr=299 pr=0 pw=0 time=3 us cost=87 size=899100 card=49950)

49950 INDEX FAST FULL SCANIDX_TABLE2_A (cr=117 pr=0 pw=0 time=782 us cost=32 size=199800card=49950)(object id 80213)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1(cr=182 pr=0 pw=0 time=745 us cost=53 size=700000 card=50000)

3：********************************************************************************

SQL ID : g9zd4b5q4886v

select /*2null3*/ table_1.c from table_1 leftouter join table_2 on (table_1.a=table_2.a)

where table_2.rowid is null

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.06 0.07 0 299 0 50

------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

total 3 0.06 0.07 0 299 0 50

Misses in library cache during parse: 1

Optimizer mode: ALL_ROWS

Parsing user id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

50 FILTER (cr=299 pr=0pw=0 time=9 us)

50000 HASH JOIN OUTER (cr=299 pr=0 pw=0 time=3770 us cost=215 size=1500000 card=50000)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1(cr=182 pr=0 pw=0 time=790 us cost=53 size=700000 card=50000)

49950 INDEX FAST FULL SCANIDX_TABLE2_A (cr=117 pr=0 pw=0 time=780 us cost=32 size=799200card=49950)(object id 80213)

现在我们去掉not null约束

alter table table_2 modify a null

analyze table table_1 compute statistics

analyze table table_2 compute statistics

for table

for all indexes

for all indexed columns

select/*1null1*/ c

from

table_1 where a not in (select a from table_2)

call count cpu elapsed disk query current rows

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.04 0.05 0 363 0 50

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

total 3 0.04 0.05 0 363 0 50

Misses in library cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsinguser id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

50 HASH JOIN RIGHT ANTI NA (cr=363 pr=0 pw=0 time=3us cost=108 size=899100 card=49950)

49950 TABLE ACCESS FULL TABLE_2 (cr=181 pr=0 pw=0 time=775 us cost=53size=199800 card=49950)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1 (cr=182 pr=0 pw=0 time=760 us cost=53size=700000 card=50000)

********************************************************************************

SQL ID : 9d9mgx3cnuxy9

select/*1null2*/ c from table_1 where notexists (select null from table_2 where a= table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

Parse 1 0.01 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.04 0.05 0 299 0 50

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

total 3 0.06 0.05 0 299 0 50

Misses in library cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsinguser id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

50 HASH JOIN RIGHT ANTI (cr=299 pr=0 pw=0 time=3 uscost=87 size=899100 card=49950)

49950 INDEX FAST FULL SCAN IDX_TABLE2_A (cr=117 pr=0 pw=0 time=792 us cost=32size=199800 card=49950)(object id 80213)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1 (cr=182 pr=0 pw=0 time=764 us cost=53size=700000 card=50000)

********************************************************************************

SQL ID : cjt1rq7d6c8zx

select/*1null3*/ table_1.c

from

table_1 left outer join table_2 on(table_1.a=table_2.a) where

table_2.rowid is null

call count cpu elapsed disk query current rows

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.07 0.07 0 299 0 50

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

total 3 0.07 0.07 0 299 0 50

Misses in library cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsinguser id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

50 FILTER (cr=299 pr=0 pw=0 time=10us)

50000 HASH JOIN OUTER (cr=299 pr=0 pw=0 time=3798 us cost=215size=1500000 card=50000)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1 (cr=182 pr=0 pw=0 time=780 us cost=53size=700000 card=50000)

49950 INDEX FAST FULL SCAN IDX_TABLE2_A (cr=117 pr=0 pw=0 time=792 us cost=32size=799200 card=49950)(object id 80213)

我们看到有没有not null，对于not in的反关连有很大的影响，而对not exists没有什么影响。

改变优化模式

SQL ID : 6zr7ys7uq3xk3

select/*+all_rows*/ c from table_1 where notexists (select null from table_2 where a= table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

Parse 1 0.01 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.04 0.05 0 299 0 50

------------- -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.06 0.05 0 299 0 50

Misses in library cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsinguser id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

50 HASH JOIN RIGHT ANTI (cr=299 pr=0 pw=0 time=3 us cost=87 size=899100card=49950)

49950 INDEX FAST FULL SCAN IDX_TABLE2_A (cr=117 pr=0 pw=0 time=789 us cost=32size=199800 card=49950)(object id 80213)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1 (cr=182 pr=0 pw=0 time=770 us cost=53size=700000 card=50000)

********************************************************************************

SQL ID : awfphtf1k8c55

select/*+first_rows*/ c

from

table_1where not exists (select null fromtable_2 where a= table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.48 0.47 0 844 0 50

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

total 3 0.48 0.47 0 844 0 50

Misses in library cache during parse: 1

Optimizermode: FIRST_ROWS

Parsinguser id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

50 NESTED LOOPS ANTI (cr=844 pr=0 pw=0 time=11 us cost=50072size=899100 card=49950)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1 (cr=182 pr=0 pw=0 time=1007 us cost=53size=700000 card=50000)

49950 INDEX RANGE SCAN IDX_TABLE2_A (cr=662 pr=0 pw=0 time=0 us cost=1size=200 card=50)(object id 80213)

********************************************************************************

SQL ID : 8jq5gkjyz41qp

select/*+rule*/ c

from

table_1 where not exists (select null from table_2 where a= table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.57 0.58 0 50841 0 50

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

total 3 0.57 0.58 0 50841 0 50

Misses in library cache during parse: 1

Optimizermode: RULE

Parsinguser id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

50 FILTER (cr=50841 pr=0 pw=0time=15 us)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1 (cr=182 pr=0 pw=0 time=1109 us)

49950 INDEX RANGE SCAN IDX_TABLE2_A (cr=50659 pr=0 pw=0 time=0 us)(object id80213)

********************************************************************************

SQL ID : 0q6g5gw0h7ayv

select/*+choose*/ c from table_1 where notexists (select null from table_2 where a= table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.04 0.05 0 299 0 50

------------- -------- ---------- -------------------- ---------- ----------

total 3 0.04 0.05 0 299 0 50

Misses in library cache during parse: 1

Optimizermode: CHOOSE

Parsinguser id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

50 HASH JOIN RIGHT ANTI (cr=299 pr=0 pw=0 time=4 us cost=87 size=899100card=49950)

49950 INDEX FAST FULL SCAN IDX_TABLE2_A (cr=117 pr=0 pw=0 time=789 us cost=32size=199800 card=49950)(object id 80213)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1 (cr=182 pr=0 pw=0 time=755 us cost=53size=700000 card=50000)

我们看到 /*+all_rows*/是最好的优化模式，而采用rule模式后，则程序的效率大大下降，采用first_rows模式，效率也有所下降。

通过上面的测试，反关连最佳的语句为

select/*+all_rows*/ c from table_1 where notexists (select null from table_2 where a= table_1.a)

在table_2的反关连字段上，建立索引。

在反关连时，主表（table_1）总是全表扫描。

如果要采用not in 反关连，则table_2表上的关联字段不但要有索引，而且必须有not null约束。

[10g EE]

[9i EE]

反关连的其他问题

反关连的集合问题

with temp_table_2 as

(select to_number(column_value) a fromtable(str_to_table('1,2,3,4,5,6',',')))

select c

from table_1

where not exists (select null from temp_table_2where a= table_1.a)

CREATE OR REPLACE FUNCTION str_to_table(

string_in IN VARCHAR2 ,

delimiter_in IN VARCHAR2DEFAULT ','

) RETURN myTable IS

v_wkg_str VARCHAR2 ( 32767 ) :=string_in || delimiter_in;

v_pos PLS_INTEGER ;

nt_return myTable := myTable();

i_count pls_integer;

BEGIN

LOOP

v_pos :=INSTR(v_wkg_str,delimiter_in);

EXIT WHEN NVL(v_pos, 0 ) = 0 or v_wkg_str=delimiter_in;

if TRIM (SUBSTR(v_wkg_str, 1 ,v_pos-1 )) is not null then

nt_return. EXTEND ;

nt_return(nt_return. LAST ) := TRIM(SUBSTR(v_wkg_str, 1 ,v_pos- 1 ));

end if;

v_wkg_str := SUBSTR(v_wkg_str,v_pos+1 );

END LOOP ;

RETURN nt_return;

END ;

selectto_number(column_value) a from table(str_to_table('1,2,3,4,5,6',','))；

我们知道在in 或者 exists的时候

with temp_table_2 as

(select /*+cardinality(10)*/to_number(column_value) a from table(str_to_table('1,2,3,4,5,6',',')))

select c

from table_1

where exists (select null from temp_table_2 where a= table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 90 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.03 0.02 0 182 0 6

------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

total 3 0.03 0.02 0 272 0 6

Misses in library cache during parse: 1

Optimizer mode: ALL_ROWS

Parsing user id: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

6 HASH JOIN RIGHT SEMI (cr=182pr=0 pw=0 time=18 us cost=83 size=16 card=1)

6 COLLECTION ITERATOR PICKLERFETCH STR_TO_TABLE (cr=0 pr=0 pw=0 time=2 us)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1(cr=182 pr=0 pw=0 time=856 us cost=53 size=700000 card=50000)

with temp_table_2 as

(select /*+cardinality(m,10)*/to_number(column_value) a from table(str_to_table('1,2,3,4,5,6',',')) m)

select c

from table_1

where a in (select a from temp_table_2where a= table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 90 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.42 0.41 0 182 0 0

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.42 0.42 0 272 0 0

Misses inlibrary cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsing userid: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

0 FILTER (cr=182 pr=0 pw=0 time=0us)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1(cr=182 pr=0 pw=0 time=868 us cost=54 size=700000 card=50000)

0 FILTER (cr=0 pr=0 pw=0 time=0 us)

0 COLLECTION ITERATOR PICKLERFETCH STR_TO_TABLE (cr=0 pr=0 pw=0 time=0 us)

with temp_table_2 as

(select to_number(column_value) a from table(str_to_table('1,2,3,4,5,6',',')) m)

select c

from table_1

where a in (select a from temp_table_2)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 90 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.03 0.01 0 182 0 6

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.03 0.02 0 272 0 6

Misses inlibrary cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsing userid: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

6 HASH JOIN RIGHT SEMI (cr=182 pr=0 pw=0 time=10 us cost=83 size=16card=1)

6 COLLECTION ITERATOR PICKLERFETCH STR_TO_TABLE (cr=0 pr=0 pw=0 time=2 us)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1(cr=182 pr=0 pw=0 time=751 us cost=53 size=700000 card=50000)

with temp_table_2 as

(select /*+cardinality(m,10)*/to_number(column_value) a from table(str_to_table('1,2,3,4,5,6',',')) m)

select c

from table_1

where a in (select a from temp_table_2)/**/

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.01 0.01 0 90 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.00 0.00 0 9 0 6

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.01 0.01 0 99 0 6

Misses inlibrary cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsing userid: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

6 NESTED LOOPS (cr=9 pr=0 pw=0time=42 us)

6 NESTED LOOPS (cr=8 pr=0 pw=0 time=25 us cost=40 size=160card=10)

6 SORT UNIQUE (cr=0 pr=0 pw=0time=2 us)

6 COLLECTION ITERATOR PICKLERFETCH STR_TO_TABLE (cr=0 pr=0 pw=0 time=2 us)

6 INDEX RANGE SCANIDX_TABLE_1_A (cr=8 pr=0 pw=0 time=0 us cost=1 size=0 card=1)(object id 80214)

6 TABLE ACCESS BY INDEX ROWIDTABLE_1 (cr=1 pr=0 pw=0 time=0 us cost=2 size=14 card=1)

with temp_table_2 as

(select /*+cardinality(m,10)*/ to_number(column_value) a fromtable(str_to_table('1,2,3,4,5,6',',')) m)

select c

from table_1

where exists (select null from temp_table_2 where a= table_1.a) /**/

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.01 0.00 0 90 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.00 0.00 0 9 0 6

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.01 0.00 0 99 0 6

Misses inlibrary cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsing userid: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

6 NESTED LOOPS (cr=9 pr=0 pw=0time=42 us)

6 NESTED LOOPS (cr=8 pr=0 pw=0 time=26 us cost=40 size=160card=10)

6 SORT UNIQUE (cr=0 pr=0 pw=0time=2 us)

6 COLLECTION ITERATOR PICKLERFETCH STR_TO_TABLE (cr=0 pr=0 pw=0 time=1 us)

6 INDEX RANGE SCANIDX_TABLE_1_A (cr=8 pr=0 pw=0 time=0 us cost=1 size=0 card=1)(object id 80214)

6 TABLE ACCESS BY INDEX ROWIDTABLE_1 (cr=1 pr=0 pw=0 time=0 us cost=2 size=14 card=1)

with temp_table_2 as

(

select /*+cardinality(m,10)*/to_number(column_value) a from table(str_to_table('1,2,3,4,5,6',',')) m

)

select c

from table_1 a, temp_table_2 b

where a.a=b.a /**/

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 90 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.00 0.00 0 9 0 6

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.00 0.00 0 99 0 6

Misses inlibrary cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsing userid: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

6 NESTED LOOPS (cr=9 pr=0 pw=0time=44 us)

6 NESTED LOOPS (cr=8 pr=0 pw=0 time=27 us cost=49 size=160card=10)

6 COLLECTION ITERATOR PICKLERFETCH STR_TO_TABLE (cr=0 pr=0 pw=0 time=2 us)

6 INDEX RANGE SCAN IDX_TABLE_1_A (cr=8 pr=0pw=0 time=0 us cost=1 size=0 card=1)(object id 80214)

6 TABLE ACCESS BY INDEX ROWIDTABLE_1 (cr=1 pr=0 pw=0 time=0 us cost=2 size=14 card=1)

但是 not in 或者 not exists 则不需要/*+cardinality(m,10)*/。

反关连副表（table_2）为视图

select /*view union all*/ a,c

from

table_1 where not exists

(select null from table_2 where a= table_1.a

union all

select null from table_3 where a= table_1.a

)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 2 0.00 0.00 0 2 0 0

Execute 2 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 302 3.09 2.85 0 121626 0 30100

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 306 3.09 2.86 0 121628 0 30100

Misses inlibrary cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsing userid: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

30000 FILTER (cr=90917 pr=0 pw=0time=11533 us)

50000 TABLE ACCESS FULL TABLE_1(cr=481 pr=0 pw=0 time=1249 us cost=54 size=989440 card=49472)

20000 UNION-ALL (cr=90436 pr=0 pw=0 time=0 us)

10000 INDEX RANGE SCANIDX_TAB2_A (cr=50173 pr=0 pw=0 time=0 us cost=1 size=4 card=1)(object id 80218)

10000 INDEX RANGE SCANIDX_TAB3_A (cr=40263 pr=0 pw=0 time=0 us cost=1 size=4 card=1)(object id 80219)

select /*view null*/ a,c

from

table_1 where a not in

(select a from table_2

union all

select a from table_3

)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 2 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 32.50 32.54 0 969450 0 100

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 32.50 32.54 0 969452 0 100

Misses inlibrary cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsing userid: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

100 FILTER (cr=969450 pr=0 pw=0time=3704 us)

20100 TABLE ACCESS FULL TABLE_1(cr=73 pr=0 pw=0 time=410 us cost=54 size=989440 card=49472)

20000 UNION-ALL (cr=969377 pr=0 pw=0 time=0 us)

10000 TABLE ACCESS FULL TABLE_2(cr=588250 pr=0 pw=0 time=0 us cost=12 size=4 card=1)

10000 TABLE ACCESS FULL TABLE_3(cr=381127 pr=0 pw=0 time=0 us cost=23 size=4 card=1)

从上述分析来看，对于

select a,c

from

table_1 where not exists

(select null from table_2 where a= table_1.a

union all

select null from table_3 where a= table_1.a

)

的反关连查询，在11gEE版本中，not in 与 not exists在效率上存在很大的差异，not exists的效率比not in 要高出许多。

union 还是 unionall

我们知道，在这样的查询中 ,采用union 还是 union all,不会影响最终的结果。但是是采用union 还是 union all，效率又会不同，请看一下测试：

select /*view union p1*/ a,c

from

table_1 where not exists

(select null from table_2 where a= table_1.a

union

select null from table_3 where a= table_1.a

)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 2 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 1.50 1.50 0 40773 0 100

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 1.50 1.50 0 40775 0 100

Misses inlibrary cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsing userid: 92

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

100 FILTER (cr=40773 pr=0 pw=0time=56 us)

20100 TABLE ACCESS FULL TABLE_1(cr=73 pr=0 pw=0 time=435 us cost=54 size=989440 card=49472)

20000 SORT UNIQUE (cr=40700 pr=0pw=0 time=0 us cost=4 size=8 card=2)

30000 UNION-ALL (cr=40700 pr=0 pw=0 time=285605 us)

10000 INDEX RANGE SCANIDX_TAB2_A (cr=20294 pr=0 pw=0 time=0 us cost=1 size=4 card=1)(object id 80218)

20000 INDEX RANGE SCANIDX_TAB3_A (cr=20406 pr=0 pw=0 time=0 us cost=1 size=4 card=1)(object id 80219)

********************************************************************************

select /*view union all p1*/ a,c

from

table_1 where not exists

(select null from table_2 where a= table_1.a

union all

select null from table_3 where a= table_1.a

)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 2 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.73 0.72 0 30709 0 100

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.73 0.73 0 30711 0 100

Misses inlibrary cache during parse: 1

Optimizermode: ALL_ROWS

Parsing userid: 92

结果表明使用union all比使用union 的语句，效率要更高。

从上面语句的执行计划来看，副数据集合如果是多于一个表的数据集合的集合运算的结果，无论是union 还是 union all，都没有用到反关连（执行计划中没有anti的字样出现）。

但是我们知道存在着 , 因此，我们用下面的语句改写成下列语句

select a,c

from table_1 where not exists (select null from table_2 where a=table_1.a)

intersect

select a,c

from table_1 where not exists (select null from table_3 where a=table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.01 0.00 0 2 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.09 0.09 0 440 0 100

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.10 0.09 0 442 0 100

察看执行计划

explain plan for

select a,c

from table_1 where not exists (select null from table_2 where a=table_1.a)

intersect

select a,c

from table_1 where not exists (select null from table_3 where a=table_1.a)

select * from table(dbms_xplan.display());

Plan hash value: 2650233949

----------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 29472 | 1615K| | 620 (46)| 00:00:08 |

| 1 | INTERSECTION | | | | | | |

| 2 | SORT UNIQUE | | 39472 | 925K| 2488K| 342 (2)| 00:00:05 |

|* 3 | HASH JOIN RIGHT ANTI | | 39472 | 925K| | 62 (2)| 00:00:01 |

| 4 | INDEX FAST FULL SCAN|IDX_TAB2_A | 10000 | 40000 | | 8 (0)| 00:00:01 |

| 5 | TABLE ACCESS FULL | TABLE_1 | 49472 | 966K| | 53 (0)| 00:00:01 |

| 6 | SORT UNIQUE | | 29472 | 690K| 1864K| 279 (2)| 00:00:04 |

|* 7 | HASH JOIN RIGHTANTI | | 29472 | 690K| | 68 (2)| 00:00:01 |

| 8 | INDEX FAST FULL SCAN|IDX_TAB3_A | 20000 | 80000 | | 14 (0)| 00:00:01 |

| 9 | TABLE ACCESS FULL | TABLE_1 | 49472 | 966K| | 53 (0)| 00:00:01 |

----------------------------------------------------------------------------------------------

而原有的语句的执行计划为

explain plan for

select a,c

from

table_1 where not exists

(select null from table_2 where a=table_1.a

union all

select null from table_3 where a=table_1.a

)

select * from table(dbms_xplan.display());

---------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 49440 | 965K| 3147 (1)| 00:00:38 |

|* 1 | FILTER | | | | | |

| 2 | TABLE ACCESS FULL|TABLE_1 | 49472 | 966K| 54 (2)| 00:00:01 |

| 3 | UNION-ALL | | | | | |

|* 4 | INDEX RANGE SCAN|IDX_TAB2_A | 1 | 4 | 1 (0)| 00:00:01 |

|* 5 | INDEX RANGE SCAN|IDX_TAB3_A | 1 | 4 | 1 (0)| 00:00:01 |

---------------------------------------------------------------------------------

如果副数据集合（如table_2table_3）能够方便合并的话，可以事先计算好集合运算的结果，存放在新的表（如 table_4），在用not exists反关连运算，这样效率会更高。

select a,c

from table_1

where not exists (select null from table_4 where a= table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 1 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.03 0.02 0 107 0 100

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.03 0.02 0 108 0 100

explain plan for

select /*new table*/ c

from table_1

where not exists (select null from table_4 where a= table_1.a)

select * from table(dbms_xplan.display());

--------------------------------------------------------------------------------

--------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 29472 | 690K| 66 (2)| 00:00:01 |

|* 1 | HASH JOIN RIGHTANTI| | 29472 | 690K| 66 (2)| 00:00:01 |

| 2 | TABLE ACCESS FULL | TABLE_4 | 20000 | 80000 | 12 (0)| 00:00:01 |

| 3 | TABLE ACCESS FULL | TABLE_1 | 49472 | 966K| 53 (0)| 00:00:01 |

--------------------------------------------------------------------------------

在in 与 exists运算的时候，到底是选择in 还是exists的效率高，这与主数据集与副数据集合的多寡有一定的关系。那not in 与not exists的效率与与主数据集与副数据集合的多寡是否也有一定的关系，在11版本中作如下测试

drop table table_1 purge; --主数据集表

drop table table_2 purge; --副数据集表

create table table_1

as select

cast(rownum as int) a,

cast(rownum+10 as int) b,

cast(dbms_random.string('i',10) asvarchar2(10)) c

from dual connect by level<=500

主表有500条记录

create table table_2

as select

cast(rownum*2 as int) a,

cast(rownum*2+10 as int) b,

cast(dbms_random.string('i',10) asvarchar2(10)) c

from dual connect by level<=10000

主表有10000条记录

create index idx_tab2_a on table_2(a);

select c from table_1 where not exists (select nullfrom table_2 where a= table_1.a)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.01 0.00 0 1 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.00 0.00 0 31 0 100

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.01 0.00 0 32 0 100

Rows Row Source Operation

------- ---------------------------------------------------

100 HASH JOIN ANTI (cr=31 pr=0 pw=0 time=3 us cost=12 size=24 card=1)

500 TABLE ACCESS FULL TABLE_1(cr=4 pr=0 pw=0 time=8 us cost=3 size=10000 card=500)

10000 INDEX FAST FULL SCAN IDX_TAB2_A(cr=27 pr=0 pw=0 time=150 us cost=8 size=40000 card=10000)(object id 80225)

select c from table_1 where a not in (select a fromtable_2)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 1 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.00 0.00 0 42 0 100

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.00 0.00 0 43 0 100

explain plan for select c from table_1 where not exists (select null from table_2 where a=table_1.a)

select * fromtable(dbms_xplan.display());

------------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 24 | 12 (9)| 00:00:01 |

|* 1 | HASH JOIN ANTI | | 1 | 24 | 12 (9)| 00:00:01 |

| 2 | TABLE ACCESS FULL | TABLE_1 | 500 | 10000 | 3 (0)| 00:00:01 |

| 3 | INDEX FAST FULL SCAN|IDX_TAB2_A | 10000 | 40000 | 8 (0)| 00:00:01 |

------------------------------------------------------------------------------------

explain plan for

select c from table_1 where a not in (select a from table_2);

select * fromtable(dbms_xplan.display());

------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 24 | 16 (7)| 00:00:01 |

|* 1 | HASH JOIN ANTI NA | | 1 | 24 | 16 (7)| 00:00:01 |

| 2 | TABLE ACCESS FULL| TABLE_1| 500 | 10000 | 3 (0)| 00:00:01 |

| 3 | TABLE ACCESS FULL| TABLE_2 |10000 | 40000 | 12 (0)| 00:00:01 |

------------------------------------------------------------------------------

修改副表的反关连列的属性

alter table table_2 modify a not null；

explain plan for

select c from table_1 where a not in (select a from table_2)

select * fromtable(dbms_xplan.display());

------------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 24 | 12 (9)| 00:00:01 |

|* 1 | HASH JOIN ANTI SNA | | 1 | 24 | 12 (9)| 00:00:01 |

| 2 | TABLE ACCESS FULL | TABLE_1 | 500 | 10000 | 3 (0)| 00:00:01 |

| 3 | INDEX FAST FULL SCAN|IDX_TAB2_A | 10000 | 40000 | 8 (0)| 00:00:01 |

------------------------------------------------------------------------------------

select c

from table_1

where a not in (select a from table_2)

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 1 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 1 0.00 0.00 0 31 0 100

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 3 0.00 0.00 0 32 0 100

结果表明，主表只有少量数据（500），但是副表有较多的数据（1000）,not exists还是表现较好的性能。

小节小结，

本小节讨论了oracle的反关连的一些知识。

Oracle常用not in， not exists来实现反关连，本小节还介绍了一项用外关连来实现反关连的一种写法。

Oracle提供了反关连的优化算法，(是否真正地使用了反关连，可以通过执行计划观察是否用到anti-join)。避开了其它一些数据库在实现反关连查询时无法避免的低效率的问题。Anti-join是oracle的CBO中的一个连接方式，因此，要对反关连中涉及到的对象进行分析。

Oracle的反关连是oracle发展比较快的一项技术，虽然在oracle的新特性中并没有对此进行说明，通过测试，我们感觉到9i到11g，not in，notexists的效率也不尽相同，使用not in的时候，注意反关连的副集合的连接列应该有not null的约束（在反关连列中如果存在null值，总是返回0条记录，这一般不是我们所需要的业务逻辑）。在9i版本中，采用all_rows的优化模式+反关连列索引化，且有not null的约束，这时候not in表现出较好的效率；而在11g版本中，采用all_rows优化模式的not exists是最优性能的反连接查询表现出较高的效率。

如果副集合的连接列的数据不是来自于表而是来自于临时的集合，在用in、 exists的时候，需要增加提示/*+cardinality(t,n)*/(在9i以前的版本中最好增加rownum>0),而在使用反关连not in，not exists的时候，则不需要这些技巧。

当副集合的连接列的数据不是来自于表，而是来自于多个表的集合，直接采用not in 与not exists，并不能用到oracle的反关连技术，在11g版本中，not exists比not in表现出较高的效率，本节给出一个根据集合的运算公式，改写成多个当副集合的连接列的数据来自于表的反关连，最后在对这些返回集合进行集合运算，这样又能采用到oracle的反关连的优化算法。

变化主数据集与副数据集的比例，看到notin与not esists对这个数据特征变化不是象in 与 exists那样敏感。在本节中，没有例举更多的数据特征的例子，在具体版本，具体数据特征的情况下，最好在测试后，再决定是采用not in 还是 not exists。

实际上in not in exists noexists的执行计划受诸多如主副数据特征、一些系统参数如sort_area,db_block_buffer,hash_zrea_size、还有数据库的版本等因素的影响，在具体环境里，到底采用哪一种方式，建议在多对比测试后，在选择合适的写法。

start with:

create table t1 as select * fromall_objects where rownum <= 5000;

create table t2 as select * fromall_objects where rownum <= 4950;

create index t2_idx on t2(object_id);

Index created.

select count(*)

from t1 rbo

where object_id not in ( select object_id fromt2 )

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 2 8.63 8.53 129066 197295 0 1

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 4 8.64 8.53 129066 197295 0 1

select count(*)

from t1 rbo

where NOT EXISTS (select null from t2 wheret2.object_id = rbo.object_id )

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 2 0.08 0.13 83 10075 0 1

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 4 0.09 0.13 83 10075 0 1

select count(*)

from t1, t2 rbo

where t1.object_id = rbo.object_id(+)

and rbo.object_id IS NULL

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 2 0.08 0.11 72 5087 0 1

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 4 0.09 0.11 72 5087 0 1

so, it looks "good"right? better than the alternatives inRBO, yes. but, analyze and

select count(*)

from t1 cbo

where object_id not in ( select object_id fromt2 )

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.04 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 2 0.06 0.08 0 91 0 1

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 4 0.06 0.12 0 91 0 1

select count(*)

from t1, t2 cbo

where t1.object_id = cbo.object_id(+)

and cbo.object_id IS NULL

call count cpu elapsed disk query current rows

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0

Fetch 2 0.08 0.10 0 91 0 1

------- ------ -------- ---------- ---------- -------------------- ----------

total 4 0.08 0.11 0 91 0 1

but I find the not in to be infinitelyeasier to code and alot more "informational" (clear,easy

to understand)

not in(select a from t1 union allselect b a from t2);

(a,b) not in (select m,n from t2);

/*+ HASH_AJ */

/*+ MERGE_AJ */

the "hint" seems to be notdocumented, but the anti join lives on

create table t1 ( x int not null, y int );

Table created.

create table t2 ( x int not null, y int );

Table created.

exec dbms_stats.set_table_stats( user, 'T1',numrows=>1000000, numblks=> 10000 );

PL/SQLprocedure successfully completed.

exec dbms_stats.set_table_stats( user, 'T2',numrows=>1000000, numblks=> 10000 );

PL/SQLprocedure successfully completed.

@plan "select * from t1 where x not in(select x from t2 )";

delete from plan_table;

4 rows deleted.

explain plan for &1;

old 1: explain plan for &1

new 1: explain plan for select * from t1 where x not in (select x from t2 )

Explained.

select * from table(dbms_xplan.display);

PLAN_TABLE_OUTPUT

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Plan hashvalue: 629543484

--------------------------------------------------------------------------

--------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 39 | | 8525 (2)|

|* 1 | HASH JOIN RIGHT ANTI| | 1 | 39 | 23M| 8525 (2)|

| 2 | TABLE ACCESS FULL | T2 | 1000K| 12M| | 2742 (2)|

| 3 | TABLE ACCESS FULL | T1 | 1000K| 24M| | 2742 (2)|

--------------------------------------------------------------------------

PredicateInformation (identified by operation id):

---------------------------------------------------

1 - access("X"="X")

15 rows selected.

原创文章，如果转载，请标注作者：田文 CSDN地址：http://blog.csdn.net/tiwen818

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地名结果人名性别{{item.name}}已完成未完成{{item.groups[0].name}}{{item.groups[0].sex}}{{item.groups[son].name}}{{item.groups[son].sex}}exportdefault{data(){return{list:[{name:'地名1',result:'1',groups:[{name:'张三',sex
2023最详细的Python安装教程（Windows版本）程序员林哥 Python python windows 开发语言
python安装是学习pyhon第一步，很多刚入门小白不清楚如何安装python，今天我来带大家完成python安装与配置，跟着我一步步来，很简单，你肯定能完成。第一部分：python安装（一）准备工作1、下载和安装python(认准官方网站)当然你不想去下载的话也可以分享给你，还有入门学习教程，点击下方卡片跳转进群领取（二）开始安装对于Windows操作系统，可以下载“executableins
C++八股 Petrichorzncu 八股总结 c++开发语言
这里写目录标题C++内存管理C++的构造函数，复制构造函数，和析构函数深复制与浅复制：构造函数和析构函数哪个能写成虚函数，为什么？C++数据结构内存排列结构体和类占用的内存：==虚函数和虚表的原理==虚函数虚表（Vtable）虚函数和虚表的实现细节==内存泄漏==指针的工作原理函数的传值和传址new和delete与malloc和freeC++内存区域划分C++11新特性C++常见新特性==智能指针
Table列表复现框实现【勾选-搜索-再勾选】～四时春～ java 开发语言 elementui vue
Table列表复现框实现【勾选-搜索-再勾选】概要整体架构流程代码实现技术细节注意参考文献概要最近在开发时遇到一个问题，在进行表单渲染时，正常选中没有问题，单如果需要搜索选中时，一个是已选中的不会回填，二是在搜索的结果中进行选中，没有实现，经过排查，查找资料后实现。例如：整体架构流程具体的实现效果如下：代码实现{{scope.row.userName}}已选区{{userItem.userName
vue+el-table 可输入表格使用上下键进行input框切换以对_ vue学习记录 vue.js javascript 前端
使用上下键进行完工数量这一列的切换-->//键盘触发事件show(ev,index){letnewIndex;letinputAll=document.querySelectorAll('.table_inputinput');//向上=38if(ev.keyCode==38){if(index==0){//如果是第一行,回到最后一个newIndex=inputAll.length-1}elsei
vue + Element UI table动态合并单元格我家媳妇儿萌哒哒 element UI vue.js 前端 javascript
一、功能需求1、根据名称相同的合并工作阶段和主要任务合并这两列，但主要任务内容一样，但要考虑主要任务一样，但工作阶段不一样的情况。（枞向合并）2、落实情况里的定量内容和定性内容值一样则合并。（横向合并）二、功能实现exportdefault{data(){return{tableData:[{name:'a',address:'1',age:'1',six:'2'},{name:'a',addre
【RabbitMQ 项目】服务端：数据管理模块之绑定管理月夜星辉雪 rabbitmq 分布式
文章目录一.编写思路二.代码实践一.编写思路定义绑定信息类交换机名称队列名称绑定关键字：交换机的路由交换算法中会用到没有是否持久化的标志，因为绑定是否持久化取决于交换机和队列是否持久化，只有它们都持久化时绑定才需要持久化。绑定就好像一根绳子，两端连接着交换机和队列，当一方不存在，它就没有存在的必要了定义绑定持久化类构造函数：如果数据库文件不存在则创建，打开数据库，创建binding_table插入
iOS内存管理简单理解烧烤有点辣
什么是引用计数引用计数（ReferenceCount）是一个简单而有效的管理对象生命周期的方式。当我们创建一个新对象的时候，它的引用计数为1，当有一个新的指针指向这个对象时，我们将其引用计数加1，当某个指针不再指向这个对象是，我们将其引用计数减1，当对象的引用计数变为0时，说明这个对象不再被任何指针指向了，这个时候我们就可以将对象销毁，回收内存。由于引用计数简单有效，除了Objective-C和S
粒子群优化 (PSO) 在三维正弦波函数中的应用 subject625Ruben 机器学习人工智能 matlab 算法
在这篇博客中，我们将展示如何使用粒子群优化（PSO）算法求解三维正弦波函数，并通过增加正弦波扰动，使优化过程更加复杂和有趣。本文将介绍目标函数的定义、PSO参数设置以及算法执行的详细过程，并展示搜索空间中的动态过程和收敛曲线。1.目标函数定义我们使用的目标函数是一个三维正弦波函数，定义如下：objectiveFunc=@(x)sin(sqrt(x(1).^2+x(2).^2))+0.5*sin(5
自定义队列 junjun2018
队列：像排队吃饭一样，先到的先点菜，后来的后点菜。以下代码展示使用单向列表实现的队列。//链表是以节点为单位的，对于单向链表，每个节点中包含一个值和指向下一个对象的引用publicclassNode{Objectvalue;Nodenext;publicNode(Objectvalue){this.value=value;}publicObjectgetValue(){returnvalue;}p
leetcode-617. 合并二叉树 manba_ leetcode hot100 leetcode 算法
题目描述给你两棵二叉树：root1和root2。想象一下，当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时，两棵树上的一些节点将会重叠（而另一些不会）。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是：如果两个节点重叠，那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值；否则，不为null的节点将直接作为新二叉树的节点。返回合并后的二叉树。注意:合并过程必须从两个树的根节点开始。示例1：输入：root1=[1,3,2,
使用由 Python 编写的 lxml 实现高性能 XML 解析 hunyxv python 笔记 python xml
转载自：文章lxml简介Python从来不出现XML库短缺的情况。从2.0版本开始，它就附带了xml.dom.minidom和相关的pulldom以及SimpleAPIforXML(SAX)模块。从2.4开始，它附带了流行的ElementTreeAPI。此外，很多第三方库可以提供更高级别的或更具有python风格的接口。尽管任何XML库都足够处理简单的DocumentObjectModel(DOM
02-Cesium聚合分析EntityCluster完整代码 fxshy html css javascript
1.完整代码Document-->-->Cesium.Ion.defaultAccessToken='eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJqdGkiOiJhZjZkZDAwZC1mNTFhLTRhOTEtOGExNi00MzRhNGIzMDdlNDQiLCJpZCI6MTA1MTUzLCJpYXQiOjE2NjA4MDg0Njd9.qajeJtc4-kp
03-Cesium自定义着色器完整代码以及注释 fxshy 着色器 javascript
1.效果展示2.完整代码自定义着色器完整代码#map{position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;right:0;bottom:0;}Cesium.Ion.defaultAccessToken='eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJqdGkiOiJhZjZkZDAwZC1mNTFhLTRhO
【Java】已解决：java.util.concurrent.CompletionException 屿小夏 java 开发语言
文章目录一、分析问题背景出现问题的场景代码片段二、可能出错的原因三、错误代码示例四、正确代码示例五、注意事项已解决：java.util.concurrent.CompletionException一、分析问题背景在Java并发编程中，java.util.concurrent.CompletionException是一种常见的运行时异常，通常在使用CompletableFuture进行异步计算时出现
mysql学习教程，从入门到精通，TOP 和MySQL LIMIT 子句（15）知识分享小能手大数据数据库 MySQL mysql 学习 oracle 数据库开发语言 adb 大数据
1、TOP和MySQLLIMIT子句内容在SQL中，不同的数据库系统对于限制查询结果的数量有不同的实现方式。TOP关键字主要用于SQLServer和Access数据库中，而LIMIT子句则主要用于MySQL、PostgreSQL（通过LIMIT/OFFSET语法）、SQLite等数据库中。下面将分别详细介绍这两个功能的语法、语句以及案例。1.1、TOP子句（SQLServer和Access）1.1
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your †徐先森® Oracle数据库 Web相关错误集
createtablestudents(idintunsignedprimarykeyauto_increment,namevarchar(50)notnull,ageintunsigned,highdecimal(3,2),genderenum('男','女','中性','保密','妖')default'保密',cls_idintunsigned);在对数据库插入如上带有中文带有默认值的字段的时
Vicky的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day73 20210411 Vicky_b9de
练习材料：ModerncavemenPart-3ˈmɒdənˈkeɪvmənpɑːt-3Theyplungedintothelake,andafterloadingtheirgearonaninflatablerubberdinghy,letthecurrentcarrythemtotheotherside.Toprotectthemselvesfromtheicywater,theyhadtow
使用selenium调用firefox提示Profile Missing的问题解决歪歪的酒壶 selenium 测试工具 python
在Ubuntu22.04环境中，使用python3运行selenium提示ProfileMissing，具体信息为：YourFirefoxprofilecannotbeloaded.Itmaybemissingorinaccessible在这个问题的环境中firefox浏览器工作正常。排查中，手动在命令行执行firefox可以打开浏览器，但是出现如下提示Gtk-Message:15:32:09.9
自定义分区我的K8409 Hadoop hdfs hadoop 大数据
通过简单例子了解partition分区类的重写方法分区是在MR的过程中进行的，属于Shuffle阶段但是在Job端不要忘记进行调用：job.setPartitionerClass(xxx.class)按照年龄分区：classAgePartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(MyComparablekey,NullWrit
el-table实现全选整表，单元一页复选框功能周bro vue.js elementui javascript 前端
全选整表单选一页0":popper-append-to-body="false":total="tableData.length":page-size="pageObj.pagesize":page-sizes="[10,50,100]"layout="total,sizes,prev,pager,next"@size-change="handleSizeChange"@current-chang
枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan java enum 单例
首先从使用enum实现单例说起。为什么要用enum来实现单例？这篇文章（ http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由： 1.enum单例简单、容易，只需几行代码： public enum Singleton { INSTANCE;
CMake 教程 aigo C++
转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/ CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm 本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程： http:
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Cb123456 spring Webgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容 120153216 jquery
<script language="javascript"> $(function (){ var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){ //滚动条到网页头部的高度，兼容ie,ff,chrome var top = document.documentElement.s
将数据库中的数据转换成dbs文件何必如此 sql dbs
旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。 1)数据库生成表结构信息：主要生成数据库配置文件(.conf文
在IBATIS中配置SQL语句的IN方式 357029540 ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下： 1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写： <select id="getForms" param
Spring3 MVC 笔记（一） 7454103 spring mvc bean REST JSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。这个view 层的技术一个接一个！都用过！不敢说哪个绝对的强悍！要看业务，和整体的设计！最近公司要求开发个新系统！
Timer与Spring Quartz 定时执行程序 darkranger spring bean 工作 quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 aijuans C语言相关
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序 http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html 小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
Nginx负载均衡配置实例详解 avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡
乱说的 houxinyou 框架敏捷开发软件测试
从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白. 不过感觉和程序开发语言差不多，瀑布就是顺序，敏捷就是循环. 瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。也可以把软件开发理
欣赏的价值——一个小故事 bijian1013 有效辅导欣赏欣赏的价值
　　第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。"　　回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
包冲突问题的解决方法 bingyingao eclipse maven exclusions 包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题：其表现有： 1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。 2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。 3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就抛如下异常： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j bit1129 Stream
先来一段废话：实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
sudoku solver in Haskell bookjovi sudoku haskell
这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
java apache ftpClient bro_feng java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
面试记录语 chenyu19891124 招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作 workflow Google
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
Python向脚本传参 daizj python 脚本传参
如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名： sys.argv[0] 参数1： sys.argv[1] 参数2： sys.argv[
管理用户分组的命令gpasswd dongwei_6688 passwd
NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
郝斌老师数据结构课程笔记 dcj3sjt126com 数据结构与算法
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yii2 cgridview加上选择框进行操作 dcj3sjt126com GridView
页面代码 <?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?> <?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
linux mysql fypop linux
enquiry mysql version in centos linux yum list installed | grep mysql yum -y remove mysql-libs.x86_64 enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql* install mysq
Scramble String hcx2013 String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great":
跟我学Shiro目录贴 jinnianshilongnian 跟我学shiro
历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。 ----广告-----------------------------------------------------
nginx日志切割并使用flume-ng收集日志 liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
Oracle死锁解决方法 pda158 oracle
　select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
java之List排序 shiguanghui list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。　　你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
servlet单例多线程 utopialxw 单例多线程 servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html 和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html Servlet 单例多线程 Servlet如何处理多个请求访问？Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的：1.当web服务器启动的