各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们聊聊MySQL子查询优化这档子事儿。别看这玩意儿名字高大上，其实就是让MySQL跑得更快更顺溜的小技巧。今天咱主要讲讲Materialize、Semi-join和IN-subquery的重写，保证让你听得懂、学得会，用得上。
开场白：子查询这玩意儿，是蜜糖还是砒霜？
子查询，顾名思义，就是嵌套在其他SQL语句中的查询。这玩意儿写起来方便，逻辑也清晰，但用不好那就是性能杀手。想象一下，你点了个外卖，结果骑手先跑到隔壁市买食材再给你送，这速度能快吗？子查询也是一样，如果MySQL执行子查询的方式不对，那效率简直惨不忍睹。
好在，MySQL也不是吃素的，它会尝试优化你的子查询，让它跑得飞快。今天咱们就来扒一扒MySQL优化子查询的三大绝招：Materialize、Semi-join和IN-subquery的重写。
第一章：Materialize：化繁为简，空间换时间
Materialize，中文可以理解为“物化”，就是把子查询的结果集先存到一个临时表里，然后再跟外面的查询进行关联。这就像先把外卖食材买好，再开始做菜，是不是效率就高多了？
啥时候会用到Materialize？
当MySQL觉得子查询的结果集不大，而且会被外面的查询多次用到的时候，它就会考虑使用Materialize。
举个栗子：
假设我们有两个表：orders (订单表) 和 customers (客户表)。
orders表结构：
| 列名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| order_id | INT | 订单ID |
| customer_id | INT | 客户ID |
| order_date | DATE | 订单日期 |
| amount | DECIMAL(10,2) | 订单金额 |
customers表结构：
| 列名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| customer_id | INT | 客户ID |
| name | VARCHAR(255) | 客户姓名 |
| city | VARCHAR(255) | 客户所在城市 |
现在我们要查询所有来自“北京”的客户的订单信息：
SELECT o.*
FROM orders o
WHERE o.customer_id IN (SELECT c.customer_id FROM customers c WHERE c.city = '北京');这个查询使用了IN子查询。MySQL可能会选择使用Materialize优化：
- MySQL先执行子查询：
SELECT c.customer_id FROM customers c WHERE c.city = '北京'，找出所有来自北京的客户ID。 - 将结果集物化： 把这些客户ID存到一个临时表里（这个临时表可能在内存里，也可能在磁盘上，取决于结果集的大小）。
- 将外部查询与临时表关联：
SELECT o.* FROM orders o WHERE o.customer_id IN (临时表)，这样就只需要遍历一次orders表，然后从临时表里查找对应的客户ID，效率就高多了。
怎么判断MySQL用了Materialize？
可以用EXPLAIN命令查看SQL的执行计划。如果看到DEPENDENT SUBQUERY 或者 MATERIALIZED，那就说明MySQL使用了Materialize优化。
EXPLAIN SELECT o.*
FROM orders o
WHERE o.customer_id IN (SELECT c.customer_id FROM customers c WHERE c.city = '北京');如果执行计划显示 DEPENDENT SUBQUERY， 意味着MySQL可能会对子查询进行多次求值，这通常不是最优的。 如果显示MATERIALIZED，说明MySQL确实使用了物化。
Materialize的优缺点：
- 优点： 减少了子查询的执行次数，提高了查询效率，尤其是在子查询结果集不大，但被多次使用的情况下。
- 缺点： 需要额外的存储空间来存放临时表，可能会增加I/O开销。
第二章：Semi-join：半连接，只关心存在与否
Semi-join，中文可以理解为“半连接”，它是一种特殊的连接方式，只关心子查询中是否存在满足条件的记录，而不需要返回子查询的完整结果集。
啥时候会用到Semi-join？
当子查询出现在IN或EXISTS语句中，并且MySQL认为使用Semi-join比其他方式更高效时，它就会选择使用Semi-join。
举个栗子：
还是上面的orders表和customers表，我们要查询所有有订单的客户信息：
SELECT *
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);这个查询使用了EXISTS子查询。MySQL可能会选择使用Semi-join优化：
- MySQL将外部查询和子查询视为一个连接操作： 类似于
JOIN操作，但Semi-join只返回customers表中满足连接条件的记录，而不返回orders表中的任何数据。 - 找到第一个匹配的记录就停止： 只要在
orders表中找到一个与customers表中customer_id匹配的记录，就认为该客户有订单，不需要继续查找。
Semi-join的几种实现方式：
MySQL实现Semi-join有很多种策略，常见的有：
- Table pullout： 把子查询的条件合并到外部查询的
WHERE子句中。 - Duplicate Weedout： 先执行
JOIN操作，然后去除重复的记录。 - FirstMatch： 找到第一个匹配的记录就停止。
- LooseScan： 使用索引来加速查找匹配的记录。
- Materialization： 先把子查询的结果集物化，然后再进行
Semi-join。
怎么判断MySQL用了Semi-join？
可以用EXPLAIN命令查看SQL的执行计划。如果看到DEPENDENT SUBQUERY 消失了，并且Extra列中出现了FirstMatch、LooseScan等字样，那就说明MySQL使用了Semi-join优化。
EXPLAIN SELECT *
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);Semi-join的优缺点：
- 优点： 避免了返回子查询的完整结果集，减少了数据传输量，提高了查询效率。
- 缺点： 实现方式比较复杂，需要MySQL选择合适的策略。
第三章：IN-subquery的重写：化IN为JOIN
IN-subquery的重写，就是把IN子查询改写成JOIN操作。这就像把一个复杂的任务分解成几个简单的任务，然后并行执行，是不是效率就高多了？
啥时候会用到IN-subquery的重写？
当子查询出现在IN语句中，并且MySQL认为把IN子查询改写成JOIN操作更高效时，它就会选择进行重写。
举个栗子：
还是上面的orders表和customers表，我们要查询所有来自“北京”的客户的订单信息：
SELECT o.*
FROM orders o
WHERE o.customer_id IN (SELECT c.customer_id FROM customers c WHERE c.city = '北京');MySQL可能会把这个查询重写成JOIN操作：
SELECT o.*
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.city = '北京';IN-subquery重写的原理：
IN子查询的本质是判断一个值是否存在于子查询的结果集中。而JOIN操作的本质是把两个表中的记录按照一定的条件进行匹配。因此，可以将IN子查询改写成JOIN操作，从而避免执行子查询。
怎么判断MySQL进行了IN-subquery的重写？
可以用EXPLAIN命令查看SQL的执行计划。如果看到DEPENDENT SUBQUERY 消失了，并且出现了JOIN操作，那就说明MySQL进行了IN-subquery的重写。
EXPLAIN SELECT o.*
FROM orders o
WHERE o.customer_id IN (SELECT c.customer_id FROM customers c WHERE c.city = '北京');IN-subquery重写的优缺点：
- 优点： 避免了执行子查询，减少了查询时间，提高了查询效率。
- 缺点： 需要MySQL进行语法分析和优化，可能会增加优化器的负担。
总结：子查询优化三板斧
| 优化方式 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
Materialize |
子查询结果集不大，但被外部查询多次使用。 | 减少子查询执行次数，提高查询效率。 | 需要额外的存储空间来存放临时表，可能会增加I/O开销。 |
Semi-join |
子查询出现在IN或EXISTS语句中，只关心是否存在满足条件的记录。 |
避免返回子查询的完整结果集，减少数据传输量，提高查询效率。 | 实现方式比较复杂，需要MySQL选择合适的策略。 |
IN-subquery重写 |
子查询出现在IN语句中，可以把IN子查询改写成JOIN操作。 |
避免执行子查询，减少查询时间，提高查询效率。 | 需要MySQL进行语法分析和优化，可能会增加优化器的负担。 |
实战演练：优化你的SQL
光说不练假把式，咱们来点实战。假设你遇到一个慢SQL，其中包含一个IN子查询：
SELECT *
FROM products p
WHERE p.category_id IN (SELECT c.category_id FROM categories c WHERE c.parent_id = 10);你可以尝试以下优化方法：
- 检查索引： 确保
products表的category_id列和categories表的category_id列都有索引。 - 改写成
JOIN操作：
SELECT p.*
FROM products p
JOIN categories c ON p.category_id = c.category_id
WHERE c.parent_id = 10;- 使用
EXISTS子查询：
SELECT *
FROM products p
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM categories c WHERE c.category_id = p.category_id AND c.parent_id = 10);- 强制使用
Materialize： (谨慎使用，可能适得其反)
SELECT *
FROM products p
WHERE p.category_id IN (SELECT /*+ MATERIALIZE */ c.category_id FROM categories c WHERE c.parent_id = 10);然后，用EXPLAIN命令分别查看这些SQL的执行计划，选择最优的方案。
总结：优化没有银弹，实践出真知
子查询优化是一个复杂的问题，没有万能的解决方案。最好的方法是理解MySQL的优化策略，结合实际情况进行分析和测试，找到最适合你的SQL的优化方案。记住，优化是一个持续的过程，需要不断学习和实践。
结尾：祝你SQL跑得飞快！
今天的讲座就到这里，希望对你有所帮助。记住，优化SQL就像减肥，需要坚持和努力。祝你早日写出高效的SQL，让你的程序跑得飞快！ 咱们下期再见！