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mysql in查詢的執行過程
現在有兩個表，table1和table2，table1有1千萬數據（id 主鍵索引），table2有三條數據（uid字段 3,5,7）；
select * from table1 where id in ( select uid from table2 );
眨眼一看感覺這條語句應該很快；可能你會一廂情願的以為 先執行括號里面的語句，然后在執行外層的select；外層的select用上了 id主鍵速度應該飛起來才對；
實際上這條語句執行非常慢，我這里測試20s；
通過 explain 分析，這條語句沒有用上索引，而是全表掃描；原因在哪里？
實際上 mysql 內部不是照着我們的想法來運行的，他是從外層執行起走，每掃一行就把id拿來和內層查詢比較，所以外層是全表掃描；
把這條語句改成：
select * from table1 where id in ( 3,5,7 ); 【補充一點，在mysql內部 in 會被自動轉化為 exists】
執行時間編程毫秒級了，通過explain 查看 使用了range 掃描，可以看出mysql內部操作原理；
然后我們再來看一下有沒有解決方案：
select table1.* from table1 inner join table2 on table1.id=table2.uid;
查詢時間也是毫秒級的；
這次通過 explain 發現 ，mysql先執行了 select uid from table2,然后執行select table1 並且使用了 eq_ref 一對一索引；
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mysql exists 和 in 運行原理解析
這條語句適用於a表比b表大的情況
select * from ecs_goods a where cat_id in(select cat_id from ecs_category);
這條語句適用於b表比a表大的情況
select * from ecs_goods a where EXISTS(select cat_id from ecs_category b where a.cat_id = b.cat_id);
原因:(轉發)
select * from A
where id in(select id from B)
以上查詢使用了in語句,in()只執行一次,它查出B表中的所有id字段並緩存起來.之后,檢查A表的id是否與B表中的id相等,如果相等則將A表的記錄加入結果集中,直到遍歷完A表的所有記錄.
它的查詢過程類似於以下過程
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,當B表數據較大時不適合使用in(),因為它會B表數據全部遍歷一次.
如:A表有10000條記錄,B表有1000000條記錄,那么最多有可能遍歷10000*1000000次,效率很差.
再如:A表有10000條記錄,B表有100條記錄,那么最多有可能遍歷10000*100次,遍歷次數大大減少,效率大大提升.
結論:in()適合B表比A表數據小的情況
select a.* from A a
where exists(select 1 from B b where a.id=b.id)
以上查詢使用了exists語句,exists()會執行A.length次,它並不緩存exists()結果集,因為exists()結果集的內容並不重要,重要的是結果集中是否有記錄,如果有則返回true,沒有則返回false.
它的查詢過程類似於以下過程
List resultSet=[];
Array A=(select * from A)
for(int i=0;i<A.length;i++) {
if(exists(A[i].id) { //執行select 1 from B b where b.id=a.id是否有記錄返回
resultSet.add(A[i]);
}
}
return resultSet;
當B表比A表數據大時適合使用exists(),因為它沒有那么遍歷操作,只需要再執行一次查詢就行.
如:A表有10000條記錄,B表有1000000條記錄,那么exists()會執行10000次去判斷A表中的id是否與B表中的id相等.
如:A表有10000條記錄,B表有100000000條記錄,那么exists()還是執行10000次,因為它只執行A.length次,可見B表數據越多,越適合exists()發揮效果.
再如:A表有10000條記錄,B表有100條記錄,那么exists()還是執行10000次,還不如使用in()遍歷10000*100次,因為in()是在內存里遍歷比較,而exists()需要查詢數據庫,我們都知道查詢數據庫所消耗的性能更高,而內存比較很快.
結論:exists()適合B表比A表數據大的情況
當A表數據與B表數據一樣大時,in與exists效率差不多,可任選一個使用.