MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`in`和`exists`子查询优化：其在查询中的底层转换。

MySQL性能优化与索引之：MySQL的in和exists子查询优化：其在查询中的底层转换

大家好，今天我们来深入探讨MySQL中IN和EXISTS子查询的优化，并剖析它们在查询执行过程中可能发生的底层转换。IN和EXISTS看似简单，但在处理大数据量时，性能差异可能非常显著。理解它们的行为和优化策略，对于编写高效的SQL语句至关重要。

1. IN 和 EXISTS 的基本概念

首先，我们回顾一下IN和EXISTS的基本用法：

• IN 子查询: 用于判断某个值是否存在于子查询的结果集中。

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE column2 IN (SELECT column2 FROM table2 WHERE condition);

• EXISTS 子查询: 用于判断子查询的结果集是否为空。只要子查询返回至少一行数据，EXISTS 就返回 TRUE，否则返回 FALSE。

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.column2 = table2.column2 AND condition);

简单来说，IN 检查左侧的值是否在右侧的集合中，而 EXISTS 检查右侧的子查询是否有结果。

2. IN 子查询的底层转换

IN 子查询在MySQL的早期版本中，通常会被转化为以下几种形式，而MySQL优化器会根据情况选择最佳方案：

• 等价的OR语句: 如果子查询返回的结果集较小，MySQL可能会将IN子查询转换为等价的OR语句。

  例如：

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE column2 IN (1, 2, 3);

  可能被转化为：

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE column2 = 1 OR column2 = 2 OR column2 = 3;

  这种方式的优点是简单直接，但缺点是如果IN列表非常长，会导致SQL语句过长，影响解析和执行效率。

• 临时表 (Temporary Table): MySQL会将子查询的结果集放入一个临时表中，然后将主查询与临时表进行连接。

  例如：

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE column2 IN (SELECT column2 FROM table2 WHERE condition);

  MySQL可能会先执行子查询：

  CREATE TEMPORARY TABLE temp_table AS
  SELECT DISTINCT column2 FROM table2 WHERE condition;

  然后将主查询改写为：

  SELECT t1.column1
  FROM table1 t1
  JOIN temp_table tt ON t1.column2 = tt.column2;
  
  DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS temp_table;

  这种方式的优点是避免了OR列表过长的问题，并且可以利用临时表的索引进行优化。缺点是创建和维护临时表需要一定的开销。

• SEMI JOIN: 这是MySQL 5.6版本之后引入的优化策略，旨在避免不必要的重复扫描。 SEMI JOIN 的核心思想是，对于主查询中的每一行，只要在子查询中找到至少一个匹配的行，就认为该行满足条件，而不需要返回子查询的所有匹配行。

  例如，考虑以下查询：

  SELECT *
  FROM orders
  WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE country = 'USA');

  使用 SEMI JOIN，MySQL 会扫描 orders 表，对于每一行，它会在 customers 表中查找匹配的 customer_id。一旦找到一个匹配的 customer_id，就停止在 customers 表中的查找，并将该 orders 行包含在结果集中。 这意味着即使一个 customer_id 在 customers 表中出现多次，也只会导致 orders 表中的对应行被返回一次。

  SEMI JOIN 有多种实现方式，MySQL优化器会根据成本选择最佳方案，包括：

  • Duplicate Weedout: 创建一个临时表来存储已经匹配过的 customer_id，以避免重复匹配。
  • FirstMatch: 对于 orders 表中的每一行，在 customers 表中找到第一个匹配的 customer_id 后就停止查找。
  • LooseScan: 对 customers 表进行索引扫描，仅查找不同的 customer_id 值。
  • Materialization: 将子查询的结果物化为一个临时表，然后使用 IN 或 EXISTS 进行连接。 这种方式类似于之前的临时表方法，但MySQL会更智能地选择是否物化以及如何物化。

可以使用 EXPLAIN 命令来查看MySQL选择的 SEMI JOIN 实现方式。

3. EXISTS 子查询的底层转换

EXISTS 子查询通常能够获得更好的性能，因为它只需要判断子查询是否存在结果，而不需要获取子查询的具体结果集。 MySQL优化器通常会进行以下优化：

• 直接相关子查询: 对于形如 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.column = table2.column) 的相关子查询，MySQL 通常采用 “nested-loop” 的方式执行。 对于 table1 中的每一行，MySQL 会执行一次子查询，检查 table2 中是否存在满足条件的行。

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.column2 = table2.column2 AND condition);

  这种方式的效率取决于 table2 上的索引。 如果 table2.column2 上有索引，则可以快速找到匹配的行。 如果没有索引，则需要扫描整个 table2 表，导致性能下降。

• 转换成JOIN: 在某些情况下，MySQL可以将EXISTS子查询转换为JOIN操作。

  例如：

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.column2 = table2.column2 AND condition);

  可以被转换为：

  SELECT t1.column1
  FROM table1 t1
  JOIN table2 t2 ON t1.column2 = t2.column2
  WHERE condition;

  然后使用DISTINCT去重。 这种转换的优点是可以利用JOIN操作的优化策略，例如索引连接、哈希连接等。

4. IN vs EXISTS 的选择

选择 IN 还是 EXISTS，需要根据具体的场景进行考虑：

• 子查询结果集大小: 如果子查询的结果集较小，且主查询的结果集较大，那么 EXISTS 通常更高效。因为 EXISTS 只需要找到匹配的行就停止查找，而 IN 需要遍历整个子查询的结果集。

• 子查询是否返回重复值: 如果子查询返回的结果集包含重复值，IN 可能会导致重复匹配。 虽然可以通过在子查询中使用 DISTINCT 来消除重复值，但这会增加额外的开销。 EXISTS 不受重复值的影响，因为它只关心是否存在匹配的行。

• 索引: EXISTS 更容易利用索引进行优化。 如果子查询的 WHERE 子句中使用了索引，那么 EXISTS 可以更快地找到匹配的行。 IN 也可以利用索引，但需要根据MySQL选择的执行计划来确定。

• NULL值: 处理NULL值时，需要特别注意。

  • IN 子查询中如果子查询返回NULL，且主查询条件中的列也可能为NULL，则需要小心处理。column IN (SELECT ...) 这种形式，如果子查询返回NULL，且column也为NULL，则整个表达式的结果为NULL，而不是TRUE。
  • EXISTS 则不受NULL值的影响，因为它只关心子查询是否返回结果。

5. 优化技巧和最佳实践

• 使用索引: 确保相关列上存在索引，可以显著提高查询性能。特别是子查询 WHERE 子句中使用的列。
• 避免使用 NOT IN: NOT IN 的效率通常较低，因为它需要遍历整个子查询的结果集，以确定哪些值不在其中。 可以考虑使用 NOT EXISTS 或 LEFT JOIN ... WHERE ... IS NULL 来替代。
• 重写子查询: 尝试将子查询重写为 JOIN 操作，可以利用 JOIN 操作的优化策略。
• 分析执行计划: 使用 EXPLAIN 命令分析查询的执行计划，可以了解MySQL如何执行查询，并找出潜在的性能瓶颈。
• 测试和比较: 针对不同的 IN 和 EXISTS 写法，进行测试和比较，选择性能最佳的方案。
• 考虑数据量: 当数据量非常大时，可以考虑使用分页查询、数据归档等技术来降低查询压力。

6. 案例分析

假设我们有两个表：customers 和 orders。 customers 表存储客户信息，包括 customer_id、name、country 等字段。 orders 表存储订单信息，包括 order_id、customer_id、order_date 等字段。

CREATE TABLE customers (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    country VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);

-- 添加一些示例数据
INSERT INTO customers (customer_id, name, country) VALUES
(1, 'Alice', 'USA'),
(2, 'Bob', 'Canada'),
(3, 'Charlie', 'USA'),
(4, 'David', 'UK'),
(5, 'Eve', 'Germany');

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date) VALUES
(101, 1, '2023-01-15'),
(102, 2, '2023-02-20'),
(103, 1, '2023-03-10'),
(104, 3, '2023-04-05'),
(105, 2, '2023-05-12');

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);

现在，我们想查询所有来自美国的客户的订单信息。 可以使用以下 IN 子查询：

SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE country = 'USA');

也可以使用以下 EXISTS 子查询：

SELECT *
FROM orders o
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM customers c WHERE c.customer_id = o.customer_id AND c.country = 'USA');

对于这个案例，由于customers 表和 orders 表都有索引，并且 customers 表中 country = 'USA' 的客户数量可能相对较少，因此 EXISTS 可能会更高效。 可以使用 EXPLAIN 命令来验证这一点。

EXPLAIN SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE country = 'USA');

EXPLAIN SELECT *
FROM orders o
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM customers c WHERE c.customer_id = o.customer_id AND c.country = 'USA');

通过比较 EXPLAIN 的输出，可以了解MySQL选择的执行计划，并判断哪个查询更高效。 在实际应用中，需要根据数据量、索引情况等因素进行综合考虑。

7. 关于 ANY / SOME 和 ALL

虽然我们主要讨论了 IN 和 EXISTS，但 ANY (或 SOME) 和 ALL 也是常用的子查询操作符，它们与比较运算符一起使用。

• ANY / SOME: 只要子查询返回的任何一个值满足条件，就返回 TRUE。

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE column2 > ANY (SELECT column2 FROM table2 WHERE condition);

  等价于：

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE column2 > (SELECT MIN(column2) FROM table2 WHERE condition);

• ALL: 子查询返回的所有值都必须满足条件，才返回 TRUE。

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE column2 > ALL (SELECT column2 FROM table2 WHERE condition);

  等价于：

  SELECT column1
  FROM table1
  WHERE column2 > (SELECT MAX(column2) FROM table2 WHERE condition);

ANY 和 ALL 的性能也受到子查询结果集大小和索引的影响。 同样可以使用 EXPLAIN 命令来分析执行计划，并进行优化。

表格总结：IN vs EXISTS

特性	IN	EXISTS
适用场景	子查询结果集较小，主查询结果集较大	子查询结果集较大，主查询结果集较小
重复值影响	可能导致重复匹配	不受重复值影响
NULL值影响	需要小心处理NULL值	不受NULL值影响
索引利用	可以利用索引，取决于执行计划	更容易利用索引
执行方式	可能转换为OR、临时表、SEMI JOIN	可能转换为JOIN或嵌套循环
推荐	子查询结果集较小，且需要返回具体结果	子查询只需要判断是否存在结果，无需返回具体值

8. 进一步的优化思路

除了以上提到的优化技巧，还可以考虑以下思路：

• 查询改写: 尝试使用窗口函数、公共表表达式 (CTE) 等技术来改写查询，避免使用子查询。
• 数据预处理: 对于频繁使用的子查询结果，可以考虑将其预先计算并存储在临时表中，以减少查询时的计算量。
• 硬件升级: 如果数据库服务器的硬件资源不足，可以考虑升级硬件，例如增加内存、CPU、磁盘等。

今天的分享就到这里，希望对大家有所帮助。 掌握 IN 和 EXISTS 的底层转换和优化技巧，可以帮助你编写更高效的SQL语句，提升数据库性能。

总结：

• IN 和 EXISTS 是常用的子查询操作符，但性能差异可能很大。
• MySQL优化器会根据情况将 IN 和 EXISTS 转换为不同的执行计划。
• 选择 IN 还是 EXISTS，需要根据具体场景进行考虑，并进行测试和比较。
• 通过使用索引、避免 NOT IN、重写子查询等技巧，可以进一步优化查询性能。