MySQL中IN和EXIST的区别

从原理上解释 IN 和 EXISTS 的区别，需要深入了解它们在 SQL 查询执行过程中是如何处理的。

IN 子查询的原理

IN 子查询用于检查某个值是否在一组给定的值列表中。其处理过程如下：

子查询执行：

  • 首先，执行 IN 子查询，并生成一个结果集。这个结果集通常是一个值的列表。
  • 例如：
    1
    SELECT department_id FROM departments WHERE department_name = 'Sales';
    生成一个包含所有满足条件的 department_id 列表。

主查询过滤：

  • 主查询使用生成的结果集进行过滤。查询引擎会逐行检查主表中的每个值，判断其是否在子查询的结果集中。
  • 例如：
    1
    SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE department_name = 'Sales');
    这条语句会检查每个 employee 的 department_id 是否在子查询生成的 department_id 列表中。

匹配操作：

  • 查询引擎可能会将子查询结果缓存起来，以提高匹配操作的效率。对于每一行记录，都会进行查找操作。
  • 在内部实现中，可能使用哈希表或者二叉搜索树等数据结构来加快匹配速度。

EXISTS 子查询的原理

EXISTS 子查询用于检查是否存在满足条件的记录。其处理过程如下：

主查询和子查询关联：

  • EXISTS 子查询通常是相关子查询，即子查询会使用主查询中的值。子查询被执行多次，每次用主查询当前行的值进行过滤。
  • 例如：
    1
    SELECT * FROM customers c WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

子查询执行：

  • 对于主查询中的每一行记录，查询引擎会执行一次子查询，检查是否存在满足条件的记录。
  • 如果子查询返回至少一行记录，则 EXISTS 返回 TRUE，否则返回 FALSE。

短路评估：

  • 查询引擎采用短路评估策略，一旦子查询找到满足条件的记录，就立即返回 TRUE，不再继续搜索。这通常使得 EXISTS 比 IN 更高效，尤其在子查询结果很大的情况下。

原理上的主要区别

匹配方式：

  • IN 子查询通过生成一个结果集，然后逐行匹配主查询中的每一行值是否在这个结果集中。
  • EXISTS 子查询通过对主查询中的每一行执行一次子查询，检查子查询是否返回结果来决定主查询中的行是否保留。

执行效率：

  • IN 子查询在处理大量数据时，性能可能会受到影响，特别是在结果集中有大量值时。
  • EXISTS 子查询由于采用短路评估策略，在子查询满足条件后立即返回，通常在处理大数据量时表现更好。

使用场景：

  • IN 子查询适用于比较主查询中的某列是否存在于子查询结果集中的场景。
  • EXISTS 子查询适用于检查主查询中的某行记录是否存在相关子查询结果中的场景，尤其是在子查询非常复杂或结果集很大时更为高效。

当主查询结果集小而子查询结果集大时

  • 建议使用 IN：
    • 如果主查询的结果集很小，而子查询的结果集很大，那么使用 IN 会比较合适。因为 IN 会先执行子查询，生成一个较大的结果集，然后主查询中的每一行都与这个结果集进行匹配。由于主查询结果集小，匹配操作的次数较少，性能较好。
    • 例如：
      1
      SELECT * FROM small_table WHERE column IN (SELECT column FROM large_table);

当主查询结果集大而子查询结果集小时

  • 建议使用 EXISTS：
    • 如果主查询的结果集很大，而子查询的结果集很小，那么使用 EXISTS 更为合适。EXISTS 会对主查询中的每一行执行一次子查询，只要子查询找到匹配的记录，就会立即返回 TRUE 并停止进一步搜索。这在主查询结果集很大时，可以显著提高性能。
    • 例如：
      1
      SELECT * FROM large_table lt WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM small_table st WHERE st.column = lt.column);

进一步解释和优化考虑

IN 和哈希匹配：

  • IN 子查询通常会将子查询结果集放入一个内存数据结构（如哈希表）中，以加快匹配速度。如果主查询结果集小，匹配操作较少，整体性能会较好。

EXISTS 和短路评估：

  • EXISTS 子查询会为主查询的每一行执行子查询，并且一旦找到满足条件的记录就会停止进一步搜索。这种短路评估策略在处理大数据量时特别有效，因为可以避免不必要的全表扫描。

数据库优化器的作用：

  • 现代数据库优化器会根据具体查询的统计信息和执行计划，自动选择最优的执行策略。因此，无论选择 IN 还是 EXISTS，优化器通常都会进行相应的优化。为了确保性能最佳，可以查看执行计划并进行必要的调优。

总结

  • 主查询结果集小，子查询结果集大：使用 IN。
  • 主查询结果集大，子查询结果集小：使用 EXISTS。

示例

使用 IN 的示例

1
SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM large_departments);
  • 主查询 (employees) 结果集小。
  • 子查询 (large_departments) 结果集大。

使用 EXISTS 的示例

1
SELECT * FROM large_employees le WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM small_departments sd WHERE sd.department_id = le.department_id);
  • 主查询 (large_employees) 结果集大。
  • 子查询 (small_departments) 结果集小。