zoukankan      html  css  js  c++  java
  • MYSQL中IN与EXISTS的区别

    在MYSQL的连表查询中,最好是遵循‘小表驱动大表的原则’

    一、IN与EXISTS的区别
    1、IN查询分析
    SELECT   *  FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B);

    等价于:1、SELECT id FROM B ----->先执行in中的查询

                  2、SELECT *  FROM A  WHERE A.id = B.id

    以上in()中的查询只执行一次,它查询出B中的所有的id并缓存起来,然后检查A表中查询出的id在缓存中是否存在,如果存在则将A的查询数据加入到结果集中,直到遍历完A表中所有的结果集为止。

    以下用遍历结果集的方式来分析IN查询

     

    通过以上程序可以看出,当B表的数据较大时不适合使用in()查询,因为它会将B表中的数据全部遍历一次

    例如:

    1、A表中有100条记录,B表中有1000条记录,那么最多可能遍历100*1000次,效率很差

    2、A表中有1000条记录,B表中有100条记录,那么最多可遍历1000*100此,内循环次数减少,效率大大提升

    结论:IN()查询适合B表数据比A表数据小的情况,IN()查询是从缓存中取数据

    2、EXISTS查询分析
    语法:SELECT  字段 FROM  table WHERE EXISTS(subquery);

    SELECT * FROM a WHERE EXISTS(SELECT 1 FROM b WHERE B.id  = A.id);

    以上查询等价于:

    1、SELECT * FROM A;

    2、SELECT I FROM B WHERE B.id = A.id;

    EXISTS()查询会执行SELECT * FROM A查询,执行A.length次,并不会将EXISTS()查询结果结果进行缓存,因为EXISTS()查询返回一个布尔值true或flase,它只在乎EXISTS()的查询中是否有记录,与具体的结果集无关。

    EXISTS()查询是将主查询的结果集放到子查询中做验证,根据验证结果是true或false来决定主查询数据结果是否得以保存。

    以下用遍历结果集的方式来分析EXISTS查询

     

    从以上程序可以看出:

    当B表的数据比A表的数据大时适合使用EXISTS()查询,因为它不用遍历B操作,只执行一次查询就OK了

    例如:

    1、A表有100条记录,B表有1000条记录,那么EXISTS()会执行100次去判断A表中的id是否与B表中的id相等.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.

    2、A表有10000条记录,B表有100条记录,那么EXISTS()还是执行10000次,此时不如使用in()遍历10000*100次,因为IN()是在内存里遍历数据进行比较,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.

    3、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

    ---------------------
    原文:https://blog.csdn.net/weixin_39539399/article/details/80851817

  • 相关阅读:
    Linux文件查找
    Linux之正则表达式
    linux文本处理
    Linux压缩归档管理
    spring-security问题记录
    mybatis-plus&springboot
    Mysql8- Public Key Retrieval is not allowed
    MySQL 5.7安装(linux)
    git把本地代码上传(更新)到github上
    linux相关(find/grep/awk/sed/rpm)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hongmoshui/p/10499532.html
Copyright © 2011-2022 走看看