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IN和EXISTS被频繁使用在SQL中,虽然作用是一样的,但是在使用效率谁更高这点上众说纷纭。下面我们就通过一组测试来看,在不同场景下,使用哪个效率更高。
测试数据:
B表: 大表,大约300000行数据
CREATE TABLE `B` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`B_id` int NOT NULL,
`value` varchar(20) NOT NULL,
`flag` int not null,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_b_flag` (`flag`),
KEY `idx_b_id` (`B_id`)
)
A表: 小表,20000行数据
CREATE TABLE `A` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`flag` int NOT NULL,
`value` varchar(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a_flag` (`flag`)
)
测试1:
子查询 select flag from B where B_id<100 结果集99条。
select * from A where flag in (select flag from B where B_id<100 );
198 rows in set (0.00 sec)
select * from A where exists (select * from B where B_id<100 and A.flag=B.flag);
198 rows in set (0.10 sec)
可以看到本次测试IN效率高于EXISTS。
再看执行计划:
IN的执行计划:
(1)执行A表的查询,查询条件是A.flag在结果集B里面,可以使用到A表的索引flag;
(2)执行B表的子查询,得到结果集B,可以使用到B表的索引B_id。
EXISTS的执行计划:
(1)先将A表所有记录取到;
(2)逐行针对A表的记录,去关联B表,判断B表的子查询是否有返回数据,5.5之后的版本使用Block Nested Loop(Block 嵌套循环);
(3)如果子查询有返回数据,则将A当前记录返回到结果集。
A相当于取全表数据遍历,B可以使用到索引。
测试2:
子查询 select flag from B where B_id>100 结果集 299899条。
select * from A where flag in (select flag from B where B_id>100 );
19798 rows in set (0.09 sec)
select * from A where exists (select * from B where B_id>100 and A.flag=B.flag);
19798 rows in set (0.06 sec)
可以看到本次EXISTS效率比IN高。
再看执行计划:
两者的索引使用情况与第一次实验是一致的,当子查询结果集很大,而外部表较小的时候,Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现,查询效率会优于IN。
从两次测试来看,并不能说明谁的效率更高,而应该具体情况具体分析:
首先来看IN和EXISTS的执行原理:
IN是做外表和内表通过Hash连接,先查询子表,再查询主表,不管子查询是否有数据,都对子查询进行全部匹配。
EXISTS是外表做loop循环,先主查询,再子查询,然后去子查询中匹配,如果匹配到就退出子查询返回true,将结果放到结果集。
IN原理
在in()的执行中,先执行内表得到结果集,再执行外表。外表会对所有的内表结果集匹配,也就是说:如果外表有100,内表有10000,就会执行100*10000次。所以在内表比较大的时候,不合适用in()方法,效率比较低。
select * from 外表 a where id in (select 相关id from 内表) IN的执行类似如下:
List resultSet=[];
Array A=(select * from A);
Array B=(select id from B);
for(int i=0;i<A.length;i++) {
for(int j=0;j<B.length;j++) {
if(A[i].id==B[j].id) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}
return resultSet;
EXISTS原理
exists()的执行过程中,并没有对每一条内表的数据都进行查询,而是存在该条数据的时候会将结果集存起来,到最后的时候同一输出结果集。
select a.* from 外表 a where exists(select 1 from 内表 b where a.id=b.id) 的EXISTS的执行语句如下:
List resultSet=[];
Array A=(select * from 外表 A)
for(int i=0;i<A.length;i++) {
if(exists(A[i].id) { //执行select 1 from 内表 b where b.id=a.id是否有记录返回
resultSet.add(A[i]);
}
}
return resultSet;
设:外表A,内表B。
A表有10000条记录,B表有1000000条记录, 那么exists()会执行10000次去判断A表中的id是否与B表中的id相等。
A表有10000条记录,B表有100000000条记录,那么exists()还是执行10000次,因为它只执行A.length次,可见B表数据越多,越适合exists()发挥效果。
再如:A表有10000条记录,B表有100条记录,那么exists()还是执行10000次,还不如使用in()遍历10000*100次,因为in()是在内存里遍历比较,而exists()需要查询数据库,我们都知道查询数据库所消耗的性能更高,而内存比较很快。
# 总结 #
1、IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引;
2、EXISTS查询仅内部表上可以使用到索引,外表会全表扫描;当子查询结果集很大,而外部表较小的时候,EXISTS的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现,查询效率会优于IN;
3、当子查询结果集较小,而外部表很大的时候,EXISTS的Block嵌套循环优化效果不明显,IN 的外表索引优势占主要作用,此时IN的查询效率会优于EXISTS。
子查询结果集越大用EXISTS,子查询结果集越小用IN。
墨天轮原文链接:https://www.modb.pro/db/95929(复制链接至浏览器或点击IN和EXISTS谁效率更高 - 墨天轮查看)
关于作者
陈家睿,云和恩墨MySQL技术顾问,拥有MySQL OCP、PGCE、OBCA、SCDP证书,长期服务于电信行业。现负责公司MySQL数据库、分布式数据库运维方面的技术工作;热衷于运维故障处理、备份恢复、升级迁移、性能优化的学习与分享。
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