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比较分析MySQL语句中的IN 和Exists

发布时间:2022-02-28 21:28:45 所属栏目:MySql教程 来源:互联网
导读:最近在写SQL语句时,对选择IN 还是Exists 犹豫不决,于是把两种方法的SQL都写出来对比一下执行效率,发现IN的查询效率比Exists高了很多,于是想当然的认为IN的效率比Exists好,但本着寻根究底的原则,我想知道这个结论是否适用所有场景,以及为什么会出现
  最近在写SQL语句时,对选择IN 还是Exists 犹豫不决,于是把两种方法的SQL都写出来对比一下执行效率,发现IN的查询效率比Exists高了很多,于是想当然的认为IN的效率比Exists好,但本着寻根究底的原则,我想知道这个结论是否适用所有场景,以及为什么会出现这个结果。
   “没有调查就没有发言权”!于是我开始研究IN 和Exists的实际执行过程,从实践的角度出发,在根本上去寻找原因,于是有了这篇博文分享。
 
  实验数据
 
  我的实验数据包括两张表:t_author表 和 t_poetry表。
  对应表的数据量:
  t_author表,13355条记录;
  t_poetry表,289917条记录。
  对应的表结构如下:
  CREATE TABLE t_poetry (
  id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  poetry_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '诗词id',
  poetry_name varchar(200) NOT NULL COMMENT '诗词名称',
  <font color=red> author_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '作者id'</font>
  PRIMARY KEY (id),
  UNIQUE KEY pid_idx (poetry_id) USING BTREE,
  KEY aid_idx (author_id) USING BTREE
  ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=291270 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
 
  
  执行计划分析 IN 执行过程
 
  sql示例:select * from tabA where tabA.x in (select x from tabB where y>0 );
  其执行计划:
  (1)执行tabB表的子查询,得到结果集B,可以使用到tabB表的索引y;
  (2)执行tabA表的查询,查询条件是tabA.x在结果集B里面,可以使用到tabA表的索引x。
 
  
  实验过程
 
  实验针对相同结果集的IN和Exists 的SQL语句进行分析。
  包含IN的SQL语句:
  select from t_author ta where author_id in
  (select author_id from t_poetry tp where tp.poetry_id>3650 );
 
  包含Exists的SQL语句:
 
  select from t_author ta where exists
  (select * from t_poetry tp where tp.poetry_id>3650 and tp.author_id=ta.author_id);
 
  第一次实验数据情况
 
  t_author表,13355条记录;t_poetry表,子查询筛选结果集 where poetry_id>293650 ,121条记录;
 
  执行结果
 
  使用exists耗时0.94S, 使用in耗时0.03S,IN 效率高于Exists
 
  原因分析
 
  对t_poetry表的子查询结果集很小,且两者在t_poetry表都能使用索引,对t_poetry子查询的消耗基本一致。两者区别在于,使用 in 时,t_author表能使用索引:
  对比分析MySQL语句中的IN 和Exists
  使用exists时,t_author表全表扫描:
  对比分析MySQL语句中的IN 和Exists
  在子查询结果集较小时,查询耗时主要表现在对t_author表的遍历上。
 
  第二次实验数据情况
 
  t_author表,13355条记录;t_poetry表,子查询筛选结果集 where poetry_id>3650 ,287838条记录;
 
  执行时间
 
  使用exists耗时0.12S, 使用in耗时0.48S,Exists效率高于 IN。
  
  实验结论
 
  根据上述两个实验及实验结果,我们可以较清晰的理解IN 和Exists的执行过程,并归纳出IN 和Exists的适用场景:
 
  IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引; Exists查询仅在内部表上可以使用到索引;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,并弥补外部表无法用到索引的缺陷,查询效率会优于IN。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。 网上的说法不准确。其实“表的规模”不是看内部表和外部表,而是外部表和子查询结果集。最后一点,也是最重要的一点:世间没有绝对的真理,掌握事物的本质,针对不同的场景进行实践验证才是最可靠有效的方法。 实验过程中发现的问题补充。

(编辑:温州站长网)

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