MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析(2)

使用exists时,数据量的变化没有带来执行计划的改变,但由于子查询结果集很大,5.5以后的MySQL版本在exists匹配查询结果时使用的是Block Nested-Loop(Block嵌套循环,引入join buffer,类似于缓存功能)开始对查询效率产生显著影响,尤其针对<font color=red>子查询结果集很大</font>的情况下能显著改善查询匹配效率:

MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析

实验结论

根据上述两个实验及实验结果,我们可以较清晰的理解IN 和Exists的执行过程,并归纳出IN 和Exists的适用场景:

IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引;

Exists查询仅在内部表上可以使用到索引;

子查询结果集很大,而外部表较小的时候,Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现,并弥补外部表无法用到索引的缺陷,查询效率会优于IN。

子查询结果集较小,而外部表很大的时候,Exists的Block嵌套循环优化效果不明显,IN 的外表索引优势占主要作用,此时IN的查询效率会优于Exists。

网上的说法不准确,即表的规模不是看内部表和外部表,而是外部表和子查询结果集。

最后一点,也是最重要的一点:世间没有绝对的真理,掌握事物的本质,针对不同的场景进行实践验证才是最可靠有效的方法。

实验过程中发现的问题补充

仅对不同数据集情况下的上述exists语句分析时发现,数据集越大,消耗的时间反而变小,觉得很奇怪。
具体查询条件为:
where tp.poetry_id>3650,耗时0.13S
where tp.poetry_id>293650,耗时0.46S
可能原因:条件值大,查询越靠后,需要遍历的记录越多,造成最终消耗越多的时间。这个解释有待进一步验证后再补充。

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