对比分析MySQL语句中的IN 和Exists

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 在SQL查询中，`IN` 和 `EXISTS` 是两种常用的子查询操作，它们都可以用于在主查询中根据子查询的结果来过滤数据。然而，它们的执行机制和效率有所不同，这使得在不同的场景下，一个可能比另一个更优。本文将深入探讨 `IN` 和 `EXISTS` 在MySQL中的差异，通过实验数据和执行计划分析它们的性能。 理解 `IN` 和 `EXISTS` 的基本概念。`IN` 通常用于检查某个值是否在一系列值的列表中，而 `EXISTS` 则用来检查子查询是否返回任何记录。`IN` 的查询通常会创建一个临时结果集，然后在主查询中进行比较，而 `EXISTS` 会遍历主查询中的每一行，看是否存在匹配子查询条件的记录。 在一般情况下，如果外部表（主查询的表）小，内部表（子查询的表）大，推荐使用 `EXISTS`，因为这样可以避免创建临时结果集，减少内存消耗。相反，如果内部表小，外部表大，`IN` 可能更高效，因为它可以利用索引来快速定位匹配的记录。 然而，实际的性能表现还取决于查询的具体情况，包括索引的存在和使用、数据分布、数据库版本等因素。比如，文中提到的情况是外部表 `t_author`（1W级别数据）小，内部表 `t_poetry`（30W级别数据）大，按照常规理解，`EXISTS` 应该更快，但在实验中，`IN` 的效率却更高。 这可能是由于以下原因： 1. **索引的利用**：在 `IN` 查询中，如果 `author_id` 在 `t_poetry` 表上有索引，那么MySQL可以快速查找匹配的 `author_id`。而在 `EXISTS` 查询中，虽然 `t_author` 的全表扫描可能效率低，但如果 `author_id` 在 `t_author` 表上也有索引，那么每次关联检查可能会更快，尤其是在数据量小的情况下。 2. **优化器的选择**：MySQL的查询优化器可能会根据具体环境选择更合适的执行计划，即使在数据分布看似不利于某种操作的情况下。 3. **数据的均匀性**：如果子查询返回的数据分布均匀，`IN` 可能能更好地利用索引。而如果数据分布不均，`EXISTS` 的效果可能更好。 4. **版本差异**：不同版本的MySQL可能存在优化策略的差异，可能影响到 `IN` 和 `EXISTS` 的执行效率。 5. **数据量的影响**：虽然实验中外部表只有1W条记录，但当数据量进一步增大时，`EXISTS` 的优势可能会显现出来，因为全表扫描的开销会随着外部表的增长而增加。 为了确定最佳实践，我们需要根据实际情况测试 `IN` 和 `EXISTS` 的执行计划，包括检查索引使用、扫描类型、连接类型等。此外，考虑使用 `EXPLAIN` 命令来查看查询的执行计划，这可以帮助我们理解MySQL如何处理这些查询，并据此进行优化。 总结来说，`IN` 和 `EXISTS` 的选择并非一成不变，应根据具体的数据和索引结构，结合查询优化器的行为进行分析。在某些情况下，尽管理论建议可能指向一个方向，但实践中的性能差异可能需要我们进行细致的测试和评估。在优化SQL查询时，不仅要关注理论上的最佳实践，还要结合实际的数据库环境和数据特性，确保选择最高效的解决方案。