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下面講講關(guān)于查詢MySQL語句時選擇IN還是Exists,文字的奧妙在于貼近主題相關(guān)。所以,閑話就不談了,我們直接看下文吧,相信看完查詢MySQL語句時選擇IN還是Exists這篇文章你一定會有所受益。
我的實驗數(shù)據(jù)包括兩張表:t_author表 和 t_poetry表。
對應(yīng)表的數(shù)據(jù)量:
t_author表,13355條記錄;
t_poetry表,289917條記錄。
對應(yīng)的表結(jié)構(gòu)如下:
CREATE TABLE t_poetry (
id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
poetry_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '詩詞id',
poetry_name varchar(200) NOT NULL COMMENT '詩詞名稱',
<font color=red> author_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '作者id'</font>
PRIMARY KEY (id),
<font color=red>
UNIQUE KEY pid_idx (poetry_id) USING BTREE,
KEY aid_idx (author_id) USING BTREE</font>
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=291270 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
CREATE TABLE t_author (
id int(15) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
<font color=red> author_id bigint(20) NOT NULL,</font>
author_name varchar(32) NOT NULL,
dynasty varchar(16) NOT NULL,
poetry_num int(8) NOT NULL DEFAULT '0'
PRIMARY KEY (id),
<font color=red>UNIQUE KEY authorid_idx (author_id) USING BTREE</font>
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13339 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
sql示例:select * from tabA where tabA.x in (select x from tabB where y>0 );
其執(zhí)行計劃:
(1)執(zhí)行tabB表的子查詢,得到結(jié)果集B,可以使用到tabB表的索引y;
(2)執(zhí)行tabA表的查詢,查詢條件是tabA.x在結(jié)果集B里面,可以使用到tabA表的索引x。
sql示例:select from tabA where exists (select from tabB where y>0);
其執(zhí)行計劃:
(1)先將tabA表所有記錄取到。
(2)逐行針對tabA表的記錄,去關(guān)聯(lián)tabB表,判斷tabB表的子查詢是否有返回數(shù)據(jù),5.5之后的版本使用Block Nested Loop(Block 嵌套循環(huán))。
(3)如果子查詢有返回數(shù)據(jù),則將tabA當(dāng)前記錄返回到結(jié)果集。
tabA相當(dāng)于取全表數(shù)據(jù)遍歷,tabB可以使用到索引。
實驗針對相同結(jié)果集的IN和Exists 的SQL語句進(jìn)行分析。
包含IN的SQL語句:
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語句:
select from t_author ta where exists
(select * from t_poetry tp where tp.poetry_id>3650 and tp.author_id=ta.author_id);
t_author表,13355條記錄;t_poetry表,子查詢篩選結(jié)果集 where poetry_id>293650 ,121條記錄;
使用exists耗時0.94S, 使用in耗時0.03S,<font color=red>IN 效率高于Exists</font>。
對t_poetry表的子查詢結(jié)果集很小,且兩者在t_poetry表都能使用索引,對t_poetry子查詢的消耗基本一致。兩者區(qū)別在于,使用 in 時,t_author表能使用索引:
使用exists時,t_author表全表掃描:
在子查詢結(jié)果集較小時,查詢耗時主要表現(xiàn)在對t_author表的遍歷上。
t_author表,13355條記錄;t_poetry表,子查詢篩選結(jié)果集 where poetry_id>3650 ,287838條記錄;
使用exists耗時0.12S, 使用in耗時0.48S,<font color=red>Exists IN</font>。
兩者的索引使用情況跟第一次實驗是一致的,唯一區(qū)別是子查詢篩選結(jié)果集的大小不同,但實驗結(jié)果已經(jīng)跟第一次的不同了。這種情況下子查詢結(jié)果集很大,我們看看mysql的查詢計劃:
使用in時,由于子查詢結(jié)果集很大,對t_author和t_poetry表都接近于全表掃描,此時對t_author表的遍歷耗時差異對整體效率影響可以忽略,執(zhí)行計劃里多了一行<auto_key>,在接近全表掃描的情況下,mysql優(yōu)化器選擇了auto_key來遍歷t_author表:
使用exists時,數(shù)據(jù)量的變化沒有帶來執(zhí)行計劃的改變,但由于子查詢結(jié)果集很大,5.5以后的MySQL版本在exists匹配查詢結(jié)果時使用的是Block Nested-Loop(Block嵌套循環(huán),引入join buffer,類似于緩存功能)開始對查詢效率產(chǎn)生顯著影響,尤其針對<font color=red>子查詢結(jié)果集很大</font>的情況下能顯著改善查詢匹配效率:
根據(jù)上述兩個實驗及實驗結(jié)果,我們可以較清晰的理解IN 和Exists的執(zhí)行過程,并歸納出IN 和Exists的適用場景:
僅對不同數(shù)據(jù)集情況下的上述exists語句分析時發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)集越大,消耗的時間反而變小,覺得很奇怪。
具體查詢條件為:
where tp.poetry_id>3650,耗時0.13S
where tp.poetry_id>293650,耗時0.46S
可能原因:條件值大,查詢越靠后,需要遍歷的記錄越多,造成最終消耗越多的時間。這個解釋有待進(jìn)一步驗證后再補(bǔ)充。
對于以上查詢MySQL語句時選擇IN還是Exists相關(guān)內(nèi)容,大家還有什么不明白的地方嗎?或者想要了解更多相關(guān),可以繼續(xù)關(guān)注我們的行業(yè)資訊板塊。
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