L'uso della logica NOT in relazione agli indici

Secondo il libro di Microsoft sullo sviluppo del database Esame 70-433: Sviluppo del database Microsoft SQL Server 2008 :

Né i caratteri jolly iniziali che NON la logica consentono a Query Optimizer di utilizzare gli indici per ottimizzare la ricerca. Per prestazioni ottimali, è necessario evitare l'uso della parola chiave NOT e dei simboli jolly iniziali.

Quindi ho pensato che fosse NOT IN, NOT EXISTSecc

Ora per quanto riguarda questa domanda SO , ho pensato che la soluzione scelta da @GBN avrebbe violato la dichiarazione di cui sopra.

Apparentemente no.

Quindi la mia domanda è: perché?

• NOT IN (SELECT ...)e NOT EXISTS (SELECT .. WHERE correlation..)sono "Anti Semi Joins". Cioè, operazioni basate sul set riconosciute

• WHERE NOT (MyColumn = 1) è un filtro che richiede la visualizzazione di tutte le righe

Per maggiori informazioni, vedi:

• "Introduzione ai join" di Craig Freedman
• Wikipedia "Algebra relazionale, Antijoins"

Modifica: per completezza

I JOIN SINISTRI spesso hanno prestazioni peggiori. Vedi http://explainextended.com/2009/09/15/not-in-vs-not-exists-vs-left-join-is-null-sql-server

Questo stesso sito rileva che in MySQL, NOT EXISTS non è ottimizzato come gli altri RDBMS e LEFT JOIN è migliore

In SQL Server, so per esperienza che LEFT JOIN non funziona così come NON ESISTE. Spesso è necessario anche DISTINCT per ottenere gli stessi risultati di un'altra fase di elaborazione.

Uso una sottoselezione per questo:

SELECT m* from Main AS m 
    WHERE m.id NOT IN 
        (SELECT m2.id FROM Main AS m2 
           WHERE m2.id IN (...possibly null/empty list goes here...));

Ovviamente se il tuo tavolo è grande, ti consigliamo di analizzarlo per verificare le prestazioni. Se hai ulteriori clausole che filtrano i risultati nella query principale, potrebbe essere necessario duplicarli nella sottoselezione. Tuttavia, la sottoselezione ha un "IN" contro un "NOT IN" e quindi può avere risultati di dimensioni diverse e, di solito, le prestazioni delle query sono importanti, quindi analizza questo approccio quando lo usi con una tabella grande.