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in和exists的区别与执行效率的问题

敬业的IT人 互联网 佚名 2008-1-8 11:00:57

本文主要分析了in和exists的区别与执行效率的问题：

in可以分为三类：

1、形如select * from t1 where f1 in ( 'a ', 'b ')，应该和以下两种比较效率。

select * from t1 where f1= 'a ' or f1= 'b '

或者

select * from t1 where f1 = 'a ' union all select * from t1 f1= 'b '

你可能指的不是这一类，这里不做讨论。

2、形如

select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx= 'x ')，

其中子查询的where里的条件不受外层查询的影响，这类查询一般情况下，自动优化会转成exist语句，也就是效率和exist一样。

3、形如

select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx=t1.fx)，

其中子查询的where里的条件受外层查询的影响，这类查询的效率要看相关条件涉及的字段的索引情况和数据量多少，一般认为效率不如exists。

除了第一类in语句都是可以转化成exists 语句的，一般编程习惯应该是用exists而不用in.

A，B两个表，

(1)当只显示一个表的数据如A，关系条件只一个如ID时，使用IN更快：

select * from A where id in (select id from B)

(2)当只显示一个表的数据如A，关系条件不只一个如ID，col1时，使用IN就不方便了，可以使用EXISTS：

select * from Awhere exists (select 1 from B where id = A.id and col1 = A.col1)


 

(3)当只显示两个表的数据时，使用IN，EXISTS都不合适，要使用连接：

select * from A left join B>

所以使用何种方式，要根据要求来定。

这是一般情况下做的测试：

测试结果:

set statistics io>

表 'syscolpars '。扫描计数 1，逻辑读取 3 次，物理读取 0 次，预读 2 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

表 'sysschobjs '。扫描计数 1，逻辑读取 3 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

(44 行受影响)

表 'syscolpars '。扫描计数 47，逻辑读取 97 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

表 'sysschobjs '。扫描计数 1，逻辑读取 3 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

set statistics io>(419 行受影响)

表 'syscolpars '。扫描计数 1，逻辑读取 10 次，物理读取 0 次，预读 15 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

表 'sysschobjs '。扫描计数 1，逻辑读取 3 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

(419 行受影响)

表 'syscolpars '。扫描计数 1，逻辑读取 10 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

表 'sysschobjs '。扫描计数 1，逻辑读取 3 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

(1 行受影响)

测试结果(总体来讲exists比in的效率高):

效率:条件因素的索引是非常关键的

把syscolumns 作为条件:syscolumns 数据大于sysobjects

用in

扫描计数 47，逻辑读取 97 次，

用exists

扫描计数 1，逻辑读取 3 次

把sysobjects作为条件:sysobjects的数据少于syscolumns

exists比in多预读 15 次



 

对此我记得还做过如下测试：

表

test

结构

id int identity(1,1), --id主键自增

sort int, --类别,每一千条数据为一个类别

sid int --分类id

插入600w条数据

如果要查询每个类别的最大sid 的话

select * from test a where not exists(select 1 from test where sort = a.sort and sid > a.sid)

比

select * from test a where sid in (select max(sid) from test where sort = a.sort)

的效率要高三倍以上。具体的执行时间忘记了。但是结果我记得很清楚。在此之前我一直推崇第二种写法，后来就改第一种了。

再举一个例子：

SQL codedeclare @t table(id int identity(1,1), v varchar(10))insert @t select 'a'union all select 'b'union all select 'c'union all select 'd'union all select 'e'union all select 'b'union all select 'c'--a语句select * from @t where v in (select v from @t group by v having count(*)>1)--b语句select * from @t a where exists(select 1 from @t where id!=a.id and v=a.v)

两条语句功能都是找到表变量@t中,v含有重复值的记录.

第一条语句使用in,但子查询中与外部没有连系.

第二条语句使用exists,但子查询中与外部有连系.

大家看SQL查询计划,很清楚了.

再复述一次。

selec v from @t group by v having count(*)> 1

这条语句,它的执行不依赖于主查询主句。

那么,SQL在查询时就会优化,即将它的结果集缓存起来。

v---bc

后续的操作,主查询在每处理一步时,相当于在处理 where v in( 'b ', 'c ') 当然,语句不会这么转化, 只是为了说明意思,也即主查询每处理一行(记为currentROW时,子查询不会再扫描表, 只会与缓存的结果进行匹配。

select 1 from @t where id!=a.id and v=a.v

而实用上面的语句,它的执行结果依赖于主查询中的每一行.

当处理主查询第一行时 即 currentROW(id=1)时, 子查询再次被执行 select 1 from @t where id!=1 and v= 'a ' 扫描全表,从第一行记 currentSubROW(id=1) 开始扫描,id相同,过滤,子查询行下移,currentSubROW(id=2)继续,id不同,但v值不匹配,子查询行继续下移...直到currentSubROW(id=7)没找到匹配的, 子查询处理结束,第一行currentROW(id=1)被过滤,主查询记录行下移

处理第二行时,currentROW(id=2), 子查询 select 1 from @t where id!=2 and v= 'b ' ,第一行currentSubROW(id=1)v值不匹配,子查询下移,第二行,id相同过滤,第三行,...到第六行,id不同,v值匹配, 找到匹配结果,即返回,不再往下处理记录. 主查询下移.



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