mysql exists in join_子查询、left join、 exists 替代 not in
如果要實現一張表有而另外一張表沒有的數據時,我們通常會這么寫:
SELECT id FROM user WHERE id NOT IN (SELECT id FROM student)
not in不會走索引, 可以用exists替代
SELECT id FROM user WHERE NOT exists (SELECT id FROM student WHERE user.id = student.id)
也可以用left join替代
SELECT id FROM user LEFT JOIN student ON user.id = student.id WHERE student.id = null
in: 是把外表和內表作hash 連接,在將user.id = student.id的數據保留;這樣當子查詢記錄多時,hash連接后的數據量是特別大的。
EXISTS: 包括 NOT EXISTS子句的返回值是一個Boolean值; EXISTS先查出user表,將每一條記錄的id帶入子查詢,根據查詢返回的結果是否空值來確定當條記錄是否加入結果集。exists是對外表作loop循環,每次loop循環再對子表進行查詢。這樣子表的查詢語句會執行 (外表查出的記錄數) 次; 所以一直以來認為exists比in效率高的說法是不準確的。
可以理解為:將外查詢表的每一行,代入子查詢作為檢驗,如果子查詢返回的結果取非空值,則EXISTS子句返回TRUE,這一行可作為外查詢的結果行,否則不能作為結果。
in 和 exists的區別場景:
IN適合于外表大而內表小的情況;EXISTS適合于外表小而內表大的情況。
如果子查詢得出的結果集記錄較少,主查詢中的表較大且又有索引時應該用in, 反之如果外層的主查詢記錄較少,子查詢中的表大,又有索引時使用exists。其實我們區分in和exists主要是造成了驅動順序的改變(這是性能變化的關鍵),如果是exists,那么以外層表為驅動表,先被訪問,如果是IN,那么先執行子查詢,所以我們會以驅動表的快速返回為目標,那么就會考慮到索引及結果集的關系了 ,另外IN時不對NULL進行處理。
EXISTS與IN的使用效率的問題,通常情況下采用exists要比in效率高,因為IN不走索引,但要看實際情況具體使用
而not in 和not exists: 如果查詢語句使用了not in 那么內外表都進行全表掃描(hash連接后的數據進行逐條判斷user.id = student.id是否成立),不會用到索引; 而not exists 的子查詢依然能用到表上的索引。所以無論那個表大,用not exists都比not in要快。
子查詢
MySQL從4.1版本開始支持子查詢,使用子查詢進行SELECT語句嵌套查詢,可以一次完成很多邏輯上需要多個步驟才能完成的SQL操作。
缺點:
子查詢雖然很靈活,但是執行效率并不高,原因:執行子查詢時,MySQL需要創建臨時表,查詢完畢后再刪除這些臨時表,所以,子查詢的速度會受到一些影響,這里多了一個創建和銷毀臨時表的過程。對子查詢結果進行操作時索引會失效
優化方式:
可以使用JOIN、LEFT JOIN等方式代替子查詢,這些方式不需要建立臨時表,因此速度比子查詢快。
擴展
在插入記錄前,需要檢查這條記錄是否已經存在,只有當記錄不存在時才執行插入操作,可以通過使用 EXISTS 條件句防止插入重復記錄。
inset into user(username)select '123456' from dual where not EXISTS (select username from user where username='123456')
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