Question

我想知道以下两个查询之间的区别

  SELECT INVN46, MTER46,CHRE46,CTSQ46, INFR46, INTO46
  FROM AULFXAF2.SSP46L01@FXA400HA10G 
  inner join Invoice_line_in line on line.invoice_line_id = trim(RECT46)|| '+'  || trim(INVN46) || '+' || trim(INVL46)
  where line.invoice_line_id like 'IN+Q%'
  and rownum <=1000
  group by INVN46, MTER46,CHRE46,CTSQ46, INFR46, INTO46;

和

  select * from 
  (SELECT INVN46, MTER46,CHRE46,CTSQ46, INFR46, INTO46
  FROM AULFXAF2.SSP46L01@FXA400HA10G 
  inner join Invoice_line_in line on line.invoice_line_id = trim(RECT46)|| '+'  || trim(INVN46) || '+' || trim(INVL46)
  where line.invoice_line_id like 'IN+Q%'
  group by INVN46, MTER46,CHRE46,CTSQ46, INFR46, INTO46)
  where rownum <=1000

哪一个准确而快速？根据我的理解，首先获得1000条记录，然后将它们组合在一起。我不确定第二个。

Answer 1

第一个选择1000个记录然后聚合。

第二个聚合所有数据，然后从结果集中选择1000个记录。

哪个准确？这取决于你想做什么。哪个更快？可能是第一个，因为它在聚合之前过滤数据。

Answer 2

想象一下，你有一个国家居民的数据库，他们的城镇和年薪。你按城镇分组，然后一起加薪。

第一个查询选择1000个随机居民 - 他们可能都住在一个城镇，或者他们可能来自五个，十个或三十个城镇。然后你按城镇分组并总结他们的工资。一些城镇将不包括在结果集中;而对于那些城镇来说，你可以得到一些＆＃34;一些＆＃34; （随机）该镇的居民。在大多数情况下，这种查询是无用的。

第二个查询按城镇分组居民，并计算每个城镇的工资总额。然后外部查询从该国家/地区中选择1000个随机城镇。（好吧，这是一个非常大的国家，有超过1000个城镇。）这个查询更有帮助 - 虽然您选择1000 随机城镇的事实使它仍然有点无用。

显然，第一个查询应该快得多，因为它只能看1000名居民，而不是1.2亿居民。但这种比较完全无关紧要，因为这两个查询的确非常相似。

。

组前和组后使用rownum的区别

2 个答案: