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mysql not exists 效率高_mysql not in、left join、IS NULL、NOT EXISTS 效率问题记录

發布時間：2023/12/4 数据库 39 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 mysql not exists 效率高_mysql not in、left join、IS NULL、NOT EXISTS 效率问题记录小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

語句一：select count(*) from A where A.a not in (select a from B)

語句二：select count(*) from A left join B on A.a = B.a where B.a is null

語句三：select count(*) from A where not exists (select a from B where A.a = B.a)

知道以上三條語句的實際效果是相同的已經很久了，但是一直沒有深究其間的效率對比。一直感覺上語句二是最快的。今天工作上因為要對一個數千萬行數據的庫進行數據清除，需要刪掉兩千多萬行數據。大量的用到了以上三條語句所要實現的功能。本來用的是語句一，但是結果是執行速度1個小時32分，日志文件占用21GB。時間上雖然可以接受，但是對硬盤空間的占用確是個問題。因此將所有的語句一都換成語句二。本以為會更快。沒想到執行40多分鐘后，第一批50000行都沒有刪掉，反而讓SQL SERVER崩潰掉了，結果令人詫異。試了試單獨執行這條語句，查詢近一千萬行的表，語句一用了4秒，語句二卻用了18秒，差距很大。語句三的效率與語句一接近。

第二種寫法是大忌，應該盡量避免。第一種和第三種寫法本質上幾乎一樣。

假設buffer pool足夠大，寫法二相對于寫法一來說存在以下幾點不足： (1)left join本身更耗資源(需要更多資源來處理產生的中間結果集) (2)left join的中間結果集的規模不會比表A小 (3)寫法二還需要對left join產生的中間結果做is null的條件篩選，而寫法一則在兩個集合join的同時完成了篩選，這部分開銷是額外的

這三點綜合起來，在處理海量數據時就會產生比較明顯的區別(主要是內存和CPU上的開銷)。我懷疑樓主在測試時buffer pool可能已經處于飽和狀態，這樣的話，寫法二的那些額外開銷不得不借助磁盤上的虛擬內存，在SQL Server做換頁時，由于涉及到較慢的I/O操作因此這種差距會更加明顯。

關于日志文件過大，這也是正常的，因為刪除的記錄多嘛。可以根據數據庫的用途考慮將恢復模型設為simple，或者在刪除結束后將日志truncate掉并把文件shrink下來。

因為以前曾經作過一個對這個庫進行無條件刪除的腳本，就是要刪除數據量較大的表中的所有數據，但是因為客戶要求，不能使用truncate table，怕破壞已有的庫結構。所以只能用delete刪，當時也遇到了日志文件過大的問題，當時采用的方法是分批刪除，在SQL2K中用set rowcount @chunk，在SQL2K5中用delete top @chunk。這樣的操作不僅使刪除時間大大減少，而且讓日志量大大減少，只增長了1G左右。但是這次清除數據的工作需要加上條件，就是delete A from A where ....后面有條件的。再次使用分批刪除的方法，卻已經沒效果了。不知您知不知道這是為什么。

mysql not in 和 left join 效率問題記錄

首先說明該條sql的功能是查詢集合a不在集合b的數據。 not in的寫法

select add_tb.RUID

from (select distinct RUID

from UserMsg

where SubjectID =12

and CreateTime>'2009-8-14 15:30:00'

and CreateTime<='2009-8-17 16:00:00'

) add_tb

where add_tb.RUID

not in (select distinct RUID

from UserMsg

where SubjectID =12

and CreateTime

)

返回444行記錄用時 0.07sec explain 結果

+----+--------------------+------------+----------------+---------------------------+------------+---------+------+------+--

----------------------------+

Extra |

+----+--------------------+------------+----------------+---------------------------+------------+---------+------+------+--

----------------------------+

Using where |

Using index; Using where |

Using where; Using temporary |

+----+--------------------+------------+----------------+---------------------------+------------+---------+------+------+--

----------------------------+

分析:該條查詢速度快原因為id=2的sql查詢出來的結果比較少，所以id=1sql所以運行速度比較快，id=2的使用了臨時表，不知道這個時候是否使用索引？其中一種left join

select a.ruid,b.ruid

from(select distinct RUID

from UserMsg

where SubjectID =12

and CreateTime >= '2009-8-14 15:30:00'

and CreateTime<='2009-8-17 16:00:00'

) a left join (

select distinct RUID

from UserMsg

where SubjectID =12 and CreateTime< '2009-8-14 15:30:00'

) b on a.ruid = b.ruid

where b.ruid is null

返回444行記錄用時 0.39sec

explain 結果

+----+-------------+------------+-------+----------------------+------------+---------+------+------+-----------------------

-------+

+----+-------------+------------+-------+----------------------+------------+---------+------+------+-----------------------

-------+

| 3 | DERIVED | UserMsg | ref | SubjectID,CreateTime | SubjectID | 5 | | 6667 | Using where; Using

temporary |

temporary |

+----+-------------+------------+-------+----------------------+------------+---------+------+------+-----------------------

-------+

分析:使用了兩個臨時表，并且兩個臨時表做了笛卡爾積，導致不能使用索引并且數據量很大

另外一種left join

復制代碼代碼如下:

select distinct a.RUID

from UserMsg a

left join UserMsg b

on a.ruid = b.ruid

and b.subjectID =12 and b.createTime < '2009-8-14 15:30:00'

where a.subjectID =12

and a.createTime >= '2009-8-14 15:30:00'

and a.createtime <='2009-8-17 16:00:00'

and b.ruid is null;

返回444行記錄用時 0.07sec

explain 結果

+----+-------------+-------+-------+---------------------------+------------+---------+--------------+------+---------------

--------------------+

+----+-------------+-------+-------+---------------------------+------------+---------+--------------+------+---------------

--------------------+

Using temporary |

| 1 | SIMPLE | b | ref | RUID,SubjectID,CreateTime | RUID | 96 | dream.a.RUID | 2 | Using where;

Not exists; Distinct |

+----+-------------+-------+-------+---------------------------+------------+---------+--------------+------+---------------

--------------------+

分析：兩次查詢都是用上了索引，并且查詢時同時進行的，所以查詢效率應該很高

使用not exists的sql

復制代碼代碼如下:

select distinct a.ruid

from UserMsg a

where a.subjectID =12

and a.createTime >= '2009-8-14 15:30:00'

and a.createTime <='2009-8-17 16:00:00'

and not exists (

select distinct RUID

from UserMsg

where subjectID =12 and createTime < '2009-8-14 15:30:00'

and ruid=a.ruid

)

返回444行記錄用時 0.08sec

explain 結果

+----+--------------------+---------+-------+---------------------------+------------+---------+--------------+------+------

------------------------+

+----+--------------------+---------+-------+---------------------------+------------+---------+--------------+------+------

------------------------+

where; Using temporary |

where |

+----+--------------------+---------+-------+---------------------------+------------+---------+--------------+------+------

------------------------+

分析：同上基本上是一樣的，只是分解了2個查詢順序執行，查詢效率低于第3個

為了驗證數據查詢效率，將上述查詢中的subjectID =12的限制條件去掉，結果統計查詢時間如下

0.20s

21.31s

0.25s

0.43s

laserhe幫忙分析問題總結

復制代碼代碼如下:

select a.ruid,b.ruid

from( select distinct RUID

from UserMsg

where CreateTime >= '2009-8-14 15:30:00'

and CreateTime<='2009-8-17 16:00:00'

) a left join UserMsg b

on a.ruid = b.ruid

and b.createTime < '2009-8-14 15:30:00'

where b.ruid is null;

執行時間0.13s

+----+-------------+------------+-------+-----------------+------------+---------+--------+------+--------------------------

----+

+----+-------------+------------+-------+-----------------+------------+---------+--------+------+--------------------------

----+

| 1 | PRIMARY | b | ref | RUID,CreateTime | RUID | 96 | a.RUID | 2 | Using where; Not exists

temporary |

+----+-------------+------------+-------+-----------------+------------+---------+--------+------+--------------------------

----+

執行效率類似與not in的效率

數據庫優化的基本原則：讓笛卡爾積發生在盡可能小的集合之間，mysql在join的時候可以直接通過索引來掃描，而嵌入到子查詢里頭，查詢規

劃器就不曉得用合適的索引了。

一個SQL在數據庫里是這么優化的：首先SQL會分析成一堆分析樹，一個樹狀數據結構，然后在這個數據結構里，查詢規劃器會查找有沒有合適

的索引，然后根據具體情況做一個排列組合，然后計算這個排列組合中的每一種的開銷(類似explain的輸出的計算機可讀版本)，然后比較里

面開銷最小的，選取并執行之。那么：

explain select a.ruid,b.ruid from(select distinct RUID from UserMsg where CreateTime >= '2009-8-14 15:30:00'

and CreateTime<='2009-8-17 16:00:00' ) a left join UserMsg b on a.ruid = b.ruid and b.createTime < '2009-8-14 15:30:00'

where b.ruid is null;

和

explain select add_tb.RUID

-> from (select distinct RUID

-> from UserMsg

-> where CreateTime>'2009-8-14 15:30:00'

-> and CreateTime<='2009-8-17 16:00:00'

-> ) add_tb

-> where add_tb.RUID

-> not in (select distinct RUID

-> from UserMsg

-> where CreateTime

-> );

explain

+----+--------------------+------------+----------------+-----------------+------------+---------+------+------+------------

------------------+

+----+--------------------+------------+----------------+-----------------+------------+---------+------+------+------------

------------------+

Using where |

Using temporary |

+----+--------------------+------------+----------------+-----------------+------------+---------+------+------+------------

------------------+

開銷是完全一樣的，開銷可以從 rows 那個字段得出(基本上是rows那個字段各個行的數值的乘積，也就是笛卡爾積)

但是呢：下面這個：

explain select a.ruid,b.ruid from(select distinct RUID from UserMsg where CreateTime >= '2009-8-14 15:30:00'

and CreateTime<='2009-8-17 16:00:00' ) a left join ( select distinct RUID from UserMsg where createTime < '2009-8-14

15:30:00' ) b on a.ruid = b.ruid where b.ruid is null;

執行時間21.31s

+----+-------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+-------+-----------------------------

+----+-------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+-------+-----------------------------

+----+-------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+-------+-----------------------------

我就有些不明白

為何是四行

并且中間兩行巨大無比

按理說

查詢規劃器應該能把這個查詢優化得跟前面的兩個一樣的

(至少在我熟悉的pgsql數據庫里我有信心是一樣的)

但mysql里頭不是

所以我感覺查詢規劃器里頭可能還是糙了點

我前面說過優化的基本原則就是，讓笛卡爾積發生在盡可能小的集合之間

那么上面最后一種寫法至少沒有違反這個原則

雖然b 表因為符合條件的非常多，基本上不會用索引

但是并不應該妨礙查詢優化器看到外面的join on條件，從而和前面兩個SQL一樣，選取主鍵進行join

不過我前面說過查詢規劃器的作用

理論上來講

遍歷一遍所有可能，計算一下開銷

是合理的

我感覺這里最后一種寫法沒有遍歷完整所有可能

可能的原因是子查詢的實現還是比較簡單？

子查詢對數據庫的確是個挑戰

因為基本都是遞歸的東西

所以在這個環節有點毛病并不奇怪

其實你仔細想想，最后一種寫法無非是我們第一種寫法的一個變種，關鍵在表b的where 條件放在哪里

放在里面，就不會用索引去join

放在外面就會

這個本身就是排列組合的一個可能

詳細出處參考：http://www.jb51.net/article/29122.htm

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql not exists 效率高_mysql not in、left join、IS NULL、NOT EXISTS 效率问题记录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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