sql에서 between과 like 중에 어떤 조건절의 성능이 더 좋나요?

Question

특정 db가 아닌 쿼리의 전반적인 기능에 대한 질문입니다.예를 들어 2023년 3월의 데이터를 조건절로 추가한다면test_dt between '20230301' and '20230331'test_dt like '202303%'이 둘중에 어떤 식이 더 성능이 좋을까요?혹은 이 둘중에 하나 말고 도 좋은 성능의 조건절이 있을까요 ?

이곳 · Answer

쿼리 시간 찍어보시죠

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인덱스 걸려있다는 가정 하에 between이 더 좋습니다.인덱스는 기본적으로 대부분 b+tree 구조로 정렬되어있어 between이나 >, <로 검색하는 경우 node의 위치가 명확합니다.처음에 20230301을 찾고 leaf node를 따라 계속 전진하다가 20230331이 되면 멈추면 됩니다.반면 like는 인덱스 전체를 대상으로 range scan 해야합니다.

183183 · Answer

SQL 쿼리에서 더 나은 성능은 무엇입니까? '20230301'과 '20230331' 사이의 test_dt '202303%'와 같은 test_dtChatGPTSQL에서는 일반적으로 "BETWEEN"과 같은 비교 연산자를 사용하는 것이 데이터를 필터링할 때 "LIKE" 연산자를 사용하는 것보다 더 효율적입니다. "BETWEEN"이 더 직접적인 비교이기 때문입니다.이 경우 쿼리 "test_dt between '20230301' and '20230331'"은 "test_dt like '202303%'"보다 더 잘 수행될 가능성이 높습니다. "LIKE" 연산자는 날짜 열의 각 행을 와일드카드 문자 '%'를 포함하는 패턴과 비교해야 합니다.문자열 끝에 와일드카드 문자 '%'와 함께 "LIKE" 연산자를 사용하면 데이터베이스 엔진이 일치 항목을 찾기 위해 전체 열을 스캔해야 합니다. 반대로 "BETWEEN" 연산자를 사용하면 데이터베이스 엔진이 인덱스(사용 가능한 경우)를 사용하여 지정된 날짜 범위에 속하지 않는 행을 빠르게 필터링할 수 있습니다.따라서 "test_dt" 열에 인덱스가 있는 경우 "BETWEEN" 연산자를 사용하면 문자열 끝에 와일드카드 문자가 있는 "LIKE" 연산자보다 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다.인덱스를 사용할 수 없는 경우 어느 것이 더 나은 성능입니까?ChatGPT열 에서 인덱스를 사용할 수 없는 경우 두 쿼리( vs ) test_dt간의 성능 차이가 덜 중요할 수 있습니다.test_dt BETWEEN '20230301' AND '20230331'test_dt LIKE '202303%'인덱스가 없으면 두 쿼리 모두 일치하는 행을 찾기 위해 전체 테이블 스캔이 필요할 수 있으므로 성능은 테이블 크기와 열 내 데이터 분포에 따라 달라집니다 test_dt.그러나 일반적으로 쿼리는 두 날짜 간의 직접 비교를 포함하기 때문에 test_dt BETWEEN '20230301' AND '20230331'여전히 더 잘 수행될 가능성이 높지만 와일드카드가 있는 연산자는 열의 모든 값에 대해 패턴 일치가 필요합니다 .test_dt LIKE '202303%'LIKEtest_dt또한 BETWEEN운영자는 쿼리에 지정된 날짜 범위의 끝에 도달하는 즉시 데이터베이스가 스캔을 중지할 수 있는 범위 스캔을 활용할 수 있습니다. 반대로 LIKE연산자는 일치 항목을 찾기 위해 열의 모든 행을 스캔해야 할 수 있습니다.따라서 색인이 없더라도 날짜별로 필터링하는 것 test_dt BETWEEN '20230301' AND '20230331'보다 쿼리가 더 효율적일 수 있습니다 .test_dt LIKE '202303%'

빙수빙수 · Answer

이런 질문에 전반적인 의견이란건 의미가 없습니다. 어떤 인덱스가 있느냐에 달렸습니다.성능이 궁금한 쿼리 두개를 가지고 ANALYZE 로 둘이 비교해보시는게 가장 한눈에 보기 편한 방법입니다.

초무쿤 · Answer

내부엔진에 따라 다르겠지민 사람이 느길만한 수준의 차이는 없을겁니다.논리적으로는 기간 사이를 뜩하는거니 between이 맞겠네요

sql에서 between과 like 중에 어떤 조건절의 성능이 더 좋나요?

5개의 답변

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