Oded Valin：在PostgreSQL中实现NOT EXISTS的五种方法
💡
原文英文，约3000词，阅读约需11分钟。
📝
内容提要
在构建应用程序时，通常我们查询数据库以检索我们已知的内容：客户下的订单或者应用程序流程中已经完成的步骤。然而，为了正确处理用户的旅程，查询数据库并检索缺失的数据通常更重要：还未添加到购物篮中的商品、缺失的电子邮件确认或待处理的付款。理解和处理这些缺失的步骤对于优化用户体验和推动应用程序采用至关重要。 这篇博文展示了如何使用PostgreSQL® SQL表达这种“缺失步骤”查询，以检索没有任何活动的用户为例。 此外，我们将分析各种选项的数据库预期计划和实际性能，并提供处理此类查询的建议。 总结：使用NOT EXISTS、NOT IN、<> ALL、LEFT JOIN和EXCEPT是五种方法。
🎯
关键要点
- 在构建应用程序时，查询数据库以检索缺失的数据比已知内容更重要。
- 理解和处理缺失步骤对于优化用户体验和推动应用程序采用至关重要。
- 博文展示了如何使用PostgreSQL SQL表达缺失步骤查询，以检索没有任何活动的用户为例。
- 分析了各种选项的数据库预期计划和实际性能，并提供处理此类查询的建议。
- 使用NOT EXISTS、NOT IN、<> ALL、LEFT JOIN和EXCEPT是五种方法。
- 创建PostgreSQL数据库的基本步骤包括创建Aiven账户和服务。
- 需要创建用户表和会话表以进行示例数据填充。
- 使用EXISTS子查询表达式可以有效检索没有活动的用户。
- 使用NOT IN子查询表达式时，性能在过滤数据集较大时可能下降。
- 使用<> ALL子查询表达式的性能在小数据集时较差，但在高基数时表现良好。
- 使用LEFT JOIN可以通过合并反连接来检索没有活动的用户。
- 使用EXCEPT可以从用户列表中排除在会话中找到的用户。
- 在高负载情况下，NOT EXISTS和LEFT JOIN的性能几乎线性扩展。
- NOT IN在小数据集时表现良好，但在会话数量增加时性能下降。
- EXCEPT在小数据集上表现良好，但在大数据集上扩展性较差。
- 选择合适的实现方法可以提升查询性能，优化资源使用。
🏷️
标签
➡️
