《Mysql實例mysql not in、left join、IS NULL、NOT EXISTS 效率問題記錄》要點：
本文介紹了Mysql實例mysql not in、left join、IS NULL、NOT EXISTS 效率問題記錄，希望對您有用。如果有疑問，可以聯系我們。

NOT IN、JOIN、IS NULL、NOT EXISTS效率對比

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

返回444行記錄用時 0.07sec
explain 結果
+----+--------------------+------------+----------------+---------------------------+------------+---------+------+------+--

----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows |

Extra |
+----+--------------------+------------+----------------+---------------------------+------------+---------+------+------+--

----------------------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 452 |

Using where |
| 3 | DEPENDENT SUBQUERY | UserMsg | index_subquery | RUID,SubjectID,CreateTime | RUID | 96 | func | 2 |

Using index; Using where |
| 2 | DERIVED | UserMsg | range | SubjectID,CreateTime | CreateTime | 9 | NULL | 1857 |

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

返回444行記錄用時 0.39sec
explain 結果
+----+-------------+------------+-------+----------------------+------------+---------+------+------+-----------------------

-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra

|
+----+-------------+------------+-------+----------------------+------------+---------+------+------+-----------------------

-------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 452 |

|
| 1 | PRIMARY | <derived3> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1112 | Using where; Not exists

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

temporary |
| 2 | DERIVED | UserMsg | range | SubjectID,CreateTime | CreateTime | 9 | NULL | 1838 | Using where; Using

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

返回444行記錄用時 0.07sec
explain 結果
+----+-------------+-------+-------+---------------------------+------------+---------+--------------+------+---------------

--------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra

|
+----+-------------+-------+-------+---------------------------+------------+---------+--------------+------+---------------

--------------------+
| 1 | SIMPLE | a | range | SubjectID,CreateTime | CreateTime | 9 | NULL | 1839 | Using where;

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

返回444行記錄用時 0.08sec
explain 結果
+----+--------------------+---------+-------+---------------------------+------------+---------+--------------+------+------

------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra

|
+----+--------------------+---------+-------+---------------------------+------------+---------+--------------+------+------

------------------------+
| 1 | PRIMARY | a | range | SubjectID,CreateTime | CreateTime | 9 | NULL | 1839 | Using

where; Using temporary |
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | UserMsg | ref | RUID,SubjectID,CreateTime | RUID | 96 | dream.a.RUID | 2 | Using

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

執行時間0.13s
+----+-------------+------------+-------+-----------------+------------+---------+--------+------+--------------------------

----+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra

|
+----+-------------+------------+-------+-----------------+------------+---------+--------+------+--------------------------

----+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1248 |

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

|
| 2 | DERIVED | UserMsg | range | CreateTime | CreateTime | 9 | NULL | 3553 | Using where; Using

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<'2009-8-14 15:30:00'
-> );
explain
+----+--------------------+------------+----------------+-----------------+------------+---------+------+------+------------

------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra

|
+----+--------------------+------------+----------------+-----------------+------------+---------+------+------+------------

------------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1248 | Using where

|
| 3 | DEPENDENT SUBQUERY | UserMsg | index_subquery | RUID,CreateTime | RUID | 96 | func | 2 | Using index;

Using where |
| 2 | DERIVED | UserMsg | range | CreateTime | CreateTime | 9 | NULL | 3509 | 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
+----+-------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+-------+-----------------------------

-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra

|
+----+-------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+-------+-----------------------------

-+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1248 |

|
| 1 | PRIMARY | <derived3> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 30308 | Using where; Not exists

|
| 3 | DERIVED | UserMsg | ALL | CreateTime | NULL | NULL | NULL | 69366 | Using where; Using temporary

|
| 2 | DERIVED | UserMsg | range | CreateTime | CreateTime | 9 | NULL | 3510 | Using where; Using temporary

|
+----+-------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+-------+-----------------------------

-+
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

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