今天看到一个博客园的一篇关于MySQL的IN子查询优化的案例,
一开始感受有点半信半疑(若是是换作在SQL Server中,这种状况是绝对不可能的,后面会作一个简单的测试。)
随后动手按照他说的作了一个表来测试验证,发现MySQL的IN子查询作的很差,确实会致使没法使用索引的状况(IN子查询没法使用因此,场景是MySQL,截止的版本是5.7.18)
sql
MySQL的测试环境ide
测试表以下oop
create table test_table2 ( id int auto_increment primary key, pay_id int, pay_time datetime, other_col varchar(100) )
建一个存储过程插入测试数据,测试数据的特色是pay_id可重复,这里在存储过程处理成,循环插入300W条数据的过程当中,每隔100条数据插入一条重复的pay_id,时间字段在必定范围内随机sqlserver
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `test_insert`(IN `loopcount` INT) LANGUAGE SQL NOT DETERMINISTIC CONTAINS SQL SQL SECURITY DEFINER COMMENT '' BEGIN declare cnt int; set cnt = 0; while cnt< loopcount do insert into test_table2 (pay_id,pay_time,other_col) values (cnt,date_add(now(), interval floor(300*rand()) day),uuid()); if (cnt mod 100 = 0) then insert into test_table2 (pay_id,pay_time,other_col) values (cnt,date_add(now(), interval floor(300*rand()) day),uuid()); end if; set cnt = cnt + 1; end while; END
执行 call test_insert(3000000); 插入303000行数据测试
两种子查询的写法优化
查询大概的意思是查询某个时间段以内的业务Id大于1的数据,因而就出现两种写法。ui
第一种写法以下:IN子查询中是某段时间内业务统计行数大于1的业务Id,外层按照IN子查询的结果进行查询,业务Id的列pay_id上有索引,逻辑也比较简单,
这种写法,在数据量大的时候确实效率比较低,用不到索引spa
select * from test_table2 force index(idx_pay_id) where pay_id in ( select pay_id from test_table2 where pay_time>="2016-06-01 00:00:00" AND pay_time<="2017-07-03 12:59:59" group by pay_id having count(pay_id) > 1 );
执行结果:2.23秒3d
第二种写法,与子查询进行join关联,这种写法至关于上面的IN子查询写法,下面测试发现,效率确实有很多的提升code
select tpp1.* from test_table2 tpp1, ( select pay_id from test_table2 WHERE pay_time>="2016-07-01 00:00:00" AND pay_time<="2017-07-03 12:59:59" group by pay_id having count(pay_id) > 1 ) tpp2 where tpp1.pay_id=tpp2.pay_id
执行结果:0.48秒
In子查询的执行计划,发现外层查询是一个全表扫描的方式,没有用到pay_id上的索引
join自查的执行计划,外层(tpp1别名的查询)是用到pay_id上的索引的。
后面想对第一种查询方式使用强制索引,虽然是不报错的,可是发现根本没用
若是子查询是直接的值,则是能够正常使用索引的。
可见MySQL对IN子查询的支持,作的确实不怎么样。
另外:加一个使用临时表的状况,虽然比很多join方式查询的,可是也比直接使用IN子查询效率要高,这种状况下,也是可使用到索引的,不过这种简单的状况,是没有必要使用临时表的。
下面是相似案例在sqlserver 2014中的测试,几乎彻底同样的测试表结构和数量,可见这种状况下,两种写法,在SQL Server中能够认为是彻底同样的(执行计划+效率),这一点SQL Server要比MySQL强很多
下面是sqlserver中的测试环境脚本。
create table test_table2 ( id int identity(1,1) primary key, pay_id int, pay_time datetime, other_col varchar(100) ) begin tran declare @i int = 0 while @i<300000 begin insert into test_table2 values (@i,getdate()-rand()*300,newid()); if(@i%1000=0) begin insert into test_table2 values (@i,getdate()-rand()*300,newid()); end set @i = @i + 1 end COMMIT GO create index idx_pay_id on test_table2(pay_id); create index idx_time on test_table2(pay_time); GO select * from test_table2 where pay_id in ( select pay_id from test_table2 where pay_time>='2017-01-21 00:00:00' AND pay_time<='2017-07-03 12:59:59' group by pay_id having count(pay_id) > 1 ); select tpp1.* from test_table2 tpp1, ( select pay_id from test_table2 WHERE pay_time>='2017-01-21 00:00:00' AND pay_time<='2017-07-30 12:59:59' group by pay_id having count(pay_id) > 1 ) tpp2 where tpp1.pay_id=tpp2.pay_id
总结:在MySQL数据中,截止5.7.18版本,对IN子查询,仍要慎用