表展示
查询中涉及到的两个表,一个user和一个order表,具体表的内容如下:
user表:
order表:
in
一、确定给定的值是否与子查询或列表中的值相匹配。in在查询的时候,首先查询子查询的表,然后将内表和外表做一个笛卡尔积,然后按照条件进行筛选。所以相对内表比较小的时候,in的速度较快。
具体sql语句如下:
1 SELECT 2 * 3 FROM 4 `user` 5 WHERE 6 `user`.id IN ( 7 SELECT 8 `order`.user_id 9 FROM 10 `order` 11 )
这条语句很简单,通过子查询查到的user_id 的数据,去匹配user表中的id然后得到结果。该语句执行结果如下:
它的执行流程是什么样子的呢?让我们一起来看一下。
首先,在数据库内部,查询子查询,执行如下代码:
SELECT `order`.user_id FROM `order`
执行完毕后,得到结果如下:
此时,将查询到的结果和原有的user表做一个笛卡尔积,结果如下:
此时,再根据我们的user.id IN order.user_id的条件,将结果进行筛选(既比较id列和user_id 列的值是否相等,将不相等的删除)。最后,得到两条符合条件的数据。
二、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
exists
一、指定一个子查询,检测行的存在。遍历循环外表,然后看外表中的记录有没有和内表的数据一样的。匹配上就将结果放入结果集中。
具体sql语句如下:
1 SELECT 2 `user`.* 3 FROM 4 `user` 5 WHERE 6 EXISTS ( 7 SELECT 8 `order`.user_id 9 FROM 10 `order` 11 WHERE 12 `user`.id = `order`.user_id 13 )
这条sql语句的执行结果和上面的in的执行结果是一样的。
但是,不一样的是它们的执行流程完全不一样:
使用exists关键字进行查询的时候,首先,我们先查询的不是子查询的内容,而是查我们的主查询的表,也就是说,我们先执行的sql语句是:
SELECT `user`.* FROM `user`
得到的结果如下:
然后,根据表的每一条记录,执行以下语句,依次去判断where后面的条件是否成立:
EXISTS ( SELECT `order`.user_id FROM `order` WHERE `user`.id = `order`.user_id )
如果成立则返回true不成立则返回false。如果返回的是true的话,则该行结果保留,如果返回的是false的话,则删除该行,最后将得到的结果返回。
二、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.
区别及应用场景
in 和 exists的区别: 如果子查询得出的结果集记录较少,主查询中的表较大且又有索引时应该用in, 反之如果外层的主查询记录较少,子查询中的表大,又有索引时使用exists。其实我们区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询,所以我们会以驱动表的快速返回为目标,那么就会考虑到索引及结果集的关系了 ,另外IN时不对NULL进行处理。
in 是把外表和内表作hash 连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询。一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。
not in 和not exists
如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描,没有用到索引;而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大,用not exists都比not in要快。