|
|
|
|
移动端

MySQL查询语句中的IN和Exists对比分析

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。

作者:Java高级架构进阶来源:今日头条|2018-06-07 09:45

技术沙龙 | 6月30日与多位专家探讨技术高速发展下如何应对运维新挑战!


MySQL查询语句中的IN和Exists对比分析

背景介绍

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。

网上查了一下相关资料,大体可以归纳为:外部表小,内部表大时,适用Exists;外部表大,内部表小时,适用IN。那我就困惑了,因为我的SQL语句里面,外表只有1W级别的数据,内表有30W级别的数据,按网上的说法应该是Exists的效率会比IN高的,但我的结果刚好相反!!

“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:

  1. CREATE TABLE t_poetry (  
  2. id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
  3. poetry_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '诗词id' 
  4. poetry_name varchar(200) NOT NULL COMMENT '诗词名称' 
  5. <font color=red> author_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '作者id'</font>  
  6. PRIMARY KEY (id),  
  7. <font color=red>  
  8. UNIQUE KEY pid_idx (poetry_id) USING BTREE,  
  9. KEY aid_idx (author_id) USING BTREE</font>  
  10. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=291270 DEFAULT CHARSET=utf8mb4  
  11. CREATE TABLE t_author (  
  12. id int(15) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
  13. <font color=red> author_id bigint(20) NOT NULL,</font>  
  14. author_name varchar(32) NOT NULL 
  15. dynasty varchar(16) NOT NULL 
  16. poetry_num int(8) NOT NULL DEFAULT '0'  
  17. PRIMARY KEY (id),  
  18. <font color=red>UNIQUE KEY authorid_idx (author_id) USING BTREE</font>  
  19. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13339 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 

执行计划分析

IN 执行过程

sql示例:

  1. 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。

Exists执行过程

sql示例:

  1. select from tabA where exists (select from tabB where y>0); 

其执行计划:

(1)先将tabA表所有记录取到。

(2)逐行针对tabA表的记录,去关联tabB表,判断tabB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tabA当前记录返回到结果集。

tabA相当于取全表数据遍历,tabB可以使用到索引。

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:

  1. select from t_author ta where author_id in  
  2. (select author_id from t_poetry tp where tp.poetry_id>3650 ); 

包含Exists的SQL语句:

  1. select from t_author ta where exists  
  2. (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,<font color=red>IN 效率高于Exists</font>。

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:

MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析

使用exists时,t_author表全表扫描:

MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析

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,<font color=red>Exists IN</font>。

原因分析

两者的索引使用情况跟第一次实验是一致的,唯一区别是子查询筛选结果集的大小不同,但实验结果已经跟第一次的不同了。这种情况下子查询结果集很大,我们看看mysql的查询计划:

使用in时,由于子查询结果集很大,对t_author和t_poetry表都接近于全表扫描,此时对t_author表的遍历耗时差异对整体效率影响可以忽略,执行计划里多了一行<auto_key>,在接近全表扫描的情况下,mysql优化器选择了auto_key来遍历t_author表:

MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析

使用exists时,数据量的变化没有带来执行计划的改变,但由于子查询结果集很大,5.5以后的MySQL版本在exists匹配查询结果时使用的是Block Nested-Loop(Block嵌套循环,引入join buffer,类似于缓存功能)开始对查询效率产生显著影响,尤其针对<font color=red>子查询结果集很大</font>的情况下能显著改善查询匹配效率:

MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析

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;
  • 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。
  • 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

仅对不同数据集情况下的上述exists语句分析时发现,数据集越大,消耗的时间反而变小,觉得很奇怪。

具体查询条件为:

where tp.poetry_id>3650,耗时0.13S

where tp.poetry_id>293650,耗时0.46S

可能原因:条件值大,查询越靠后,需要遍历的记录越多,造成最终消耗越多的时间。这个解释有待进一步验证后再补充。

【编辑推荐】

  1. 嗦一嗦MySQL 8.0的新特性(三)
  2. MySQL Innodb如何找出阻塞事务源头SQL
  3. 如何打造一款NewSQL + MySQL的分布式数据库?
  4. MySQL性能优化,索引和查询优化
  5. Linux下如何实现Mysql数据库每天自动备份定时备份
【责任编辑:庞桂玉 TEL:(010)68476606】

点赞 0
分享:
大家都在看
猜你喜欢

读 书 +更多

精通正则表达式(第3版)

随着互联网的迅速发展,几乎所有工具软件和程序语言都支持的正则表达式也变得越来越强大和易于使用。本书是讲解正则表达式的经典之作。本书...

订阅51CTO邮刊

点击这里查看样刊

订阅51CTO邮刊