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mysql in查询的执行过程
现在有两个表，table1和table2，table1有1千万数据（id 主键索引），table2有三条数据（uid字段 3,5,7）；
select * from table1 where id in ( select uid from table2 );
眨眼一看感觉这条语句应该很快；可能你会一厢情愿的以为 先执行括号里面的语句，然后在执行外层的select；外层的select用上了 id主键速度应该飞起来才对；
实际上这条语句执行非常慢，我这里测试20s；
通过 explain 分析，这条语句没有用上索引，而是全表扫描；原因在哪里？
实际上 mysql 内部不是照着我们的想法来运行的，他是从外层执行起走，每扫一行就把id拿来和内层查询比较，所以外层是全表扫描；
把这条语句改成：
select * from table1 where id in ( 3,5,7 ); 【补充一点，在mysql内部 in 会被自动转化为 exists】
执行时间编程毫秒级了，通过explain 查看 使用了range 扫描，可以看出mysql内部操作原理；
然后我们再来看一下有没有解决方案：
select table1.* from table1 inner join table2 on table1.id=table2.uid;
查询时间也是毫秒级的；
这次通过 explain 发现 ，mysql先执行了 select uid from table2,然后执行select table1 并且使用了 eq_ref 一对一索引；
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mysql exists 和 in 运行原理解析
这条语句适用于a表比b表大的情况
select * from ecs_goods a where cat_id in(select cat_id from ecs_category);
这条语句适用于b表比a表大的情况
select * from ecs_goods a where EXISTS(select cat_id from ecs_category b where a.cat_id = b.cat_id);
原因:(转发)
select * from A
where id in(select id from B)
以上查询使用了in语句,in()只执行一次,它查出B表中的所有id字段并缓存起来.之后,检查A表的id是否与B表中的id相等,如果相等则将A表的记录加入结果集中,直到遍历完A表的所有记录.
它的查询过程类似于以下过程
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;
可以看出,当B表数据较大时不适合使用in(),因为它会B表数据全部遍历一次.
如:A表有10000条记录,B表有1000000条记录,那么最多有可能遍历10000*1000000次,效率很差.
再如:A表有10000条记录,B表有100条记录,那么最多有可能遍历10000*100次,遍历次数大大减少,效率大大提升.
结论:in()适合B表比A表数据小的情况
select a.* from A a
where exists(select 1 from B b where a.id=b.id)
以上查询使用了exists语句,exists()会执行A.length次,它并不缓存exists()结果集,因为exists()结果集的内容并不重要,重要的是结果集中是否有记录,如果有则返回true,没有则返回false.
它的查询过程类似于以下过程
List resultSet=[];
Array A=(select * from A)
for(int i=0;i<A.length;i++) {
if(exists(A[i].id) { //执行select 1 from B b where b.id=a.id是否有记录返回
resultSet.add(A[i]);
}
}
return resultSet;
当B表比A表数据大时适合使用exists(),因为它没有那么遍历操作,只需要再执行一次查询就行.
如: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.
如: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.
结论:exists()适合B表比A表数据大的情况
当A表数据与B表数据一样大时,in与exists效率差不多,可任选一个使用.