exists和in的使用方式:

#对B查询涉及id,使用索引,故B表效率高,可用大表 -->外小内大

select * from A where exists (select * from B where A.id=B.id);

#对A查询涉及id,使用索引,故A表效率高,可用大表 -->外大内小

select * from A where A.id in (select id from B);

1、exists是对外表做loop循环,每次loop循环再对内表(子查询)进行查询,那么因为对内表的查询使用的索引(内表效率高,故可用大表),而外表有多大都需要遍历,不可避免(尽量用小表),故内表大的使用exists,可加快效率;

2、in是把外表和内表做hash连接,先查询内表,再把内表结果与外表匹配,对外表使用索引(外表效率高,可用大表),而内表多大都需要查询,不可避免,故外表大的使用in,可加快效率。

3、如果用not in ,则是内外表都全表扫描,无索引,效率低,可考虑使用not exists,也可使用A left join B on A.id=B.id where B.id is null 进行优化。

  此外,新近遇到的坑,mysql版本问题:

  MySQL版本问题:5.6.5优化了子查询,引入物化子查询(针对where clause的subquery),子查询物化将子查询结果存入临时表,确保子查询只执行一次,该表不记录重复数据且采用哈希索引查找;

而之前的版本则会把非相关子查询转化为相关子查询,导致效率低下(尤其是子查询是小表,外表是大表的情况下,效率变慢许多)。  

  相关子查询:子查询依赖外层连接的返回值;

  非相关子查询:子查询不依赖外层连接的返回值;

  子查询分两种,from语句(派生表)和where语句(子查询),派生表的效率要高一些,5.6的优化就是把where语句变成from语句。

  本来是内表小,用的in,但是据说5.6之前的版本会把非相关子查询改为相关子查询,就是把in的语句改成了exists的,结果效率超低。

  实验说明:派生表join比派生表的速度还要快。而使用in查询需要很多分钟还没有查出来。

#使用派生表 4.68秒
SELECT id FROM la WHERE cardid IN (
SELECT cardid FROM (
select cardid from la group by cardid having count(1)>50) a) ;
#使用派生表的内连接 1.26秒
SELECT id FROM la JOIN (
select cardid from la group by cardid having count(1)>50) a ON la.cardid=a.cardid;

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