`Semi-Join`和`Anti-Join`的`优化`：`IN`、`EXISTS`和`NOT IN`子查询的`底层`改写`策略`。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Semi-Join 和 Anti-Join 的优化：IN、EXISTS 和 NOT IN 子查询的底层改写策略

大家好，今天我们来深入探讨数据库查询优化中的一个重要领域：Semi-Join 和 Anti-Join 的优化，以及它们与 IN、EXISTS 和 NOT IN 子查询之间的关系，特别是数据库系统如何通过改写这些子查询来进行性能优化。

1. Semi-Join 和 Anti-Join 的概念

首先，我们需要明确什么是 Semi-Join 和 Anti-Join。它们并非 SQL 标准操作符，而是数据库系统内部实现连接的一种策略，旨在更高效地处理特定类型的子查询。

Semi-Join (半连接): 简单来说，Semi-Join 的目标是判断主查询的表（外表）中，哪些行在子查询的表（内表）中存在匹配的行。它只返回外表中满足条件的行，且不会重复返回。更重要的是，Semi-Join 不需要返回来自内表的任何数据。
Anti-Join (反连接): Anti-Join 则相反，它的目标是找出主查询的表（外表）中，哪些行在子查询的表（内表）中 不存在 匹配的行。同样，它只返回外表中满足条件的行，且不需要返回内表的数据。

2. IN 和 EXISTS 子查询

IN 和 EXISTS 是 SQL 中常用的子查询形式，它们经常被数据库系统改写成 Semi-Join 或 Anti-Join 来提高查询效率。

IN 子查询: IN 子查询用于判断一个值是否在一个集合中。

例如：
```
SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE city = 'New York');
```
这个查询的目的是找出所有来自纽约的客户的订单。
EXISTS 子查询: EXISTS 子查询用于判断子查询是否返回任何行。如果子查询返回至少一行，EXISTS 返回 true；否则返回 false。

例如：
```
SELECT *
FROM customers
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE orders.customer_id = customers.customer_id);
```
这个查询的目的是找出所有下过订单的客户。

3. NOT IN 和 NOT EXISTS 子查询

NOT IN 和 NOT EXISTS 是 IN 和 EXISTS 的否定形式，它们经常被数据库系统改写成 Anti-Join。

NOT IN 子查询: NOT IN 子查询用于判断一个值是否不在一个集合中。

例如：
```
SELECT *
FROM customers
WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM orders);
```
这个查询的目的是找出所有没有下过订单的客户。
NOT EXISTS 子查询: NOT EXISTS 子查询用于判断子查询是否没有返回任何行。

例如：
```
SELECT *
FROM customers
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE orders.customer_id = customers.customer_id AND order_date < '2023-01-01');
```
这个查询的目的是找出在 2023 年 1 月 1 日之前没有下过订单的客户。

4. 子查询改写策略

数据库系统通常会尝试将 IN、EXISTS、NOT IN 和 NOT EXISTS 子查询改写成 Semi-Join 或 Anti-Join，因为这些连接操作通常可以通过索引或其他优化技术来更高效地执行。

以下是常见的改写策略：

IN 子查询改写成 Semi-Join:

原始 SQL (IN 子查询):
```
SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE city = 'New York');
```
改写后的 Semi-Join (逻辑上):
```
SELECT o.*
FROM orders o
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM customers c WHERE c.city = 'New York' AND c.customer_id = o.customer_id);
```
更进一步，数据库系统会使用连接操作来实现这种逻辑，但只会返回 orders 表中的数据，而不会返回 customers 表中的任何数据。实际执行计划会根据索引等信息选择最佳的连接方式，例如 Hash Join 或 Nested Loop Join。
- Hash Join Semi-Join: 如果 customers.customer_id 上有索引，数据库可能会选择 Hash Join。它会先将 customers 表中 city = 'New York' 的所有 customer_id 构建成一个哈希表，然后遍历 orders 表，对于每一行，检查其 customer_id 是否在哈希表中。
- Nested Loop Semi-Join: 如果 customers.customer_id 上没有索引，数据库可能会选择 Nested Loop Join。它会遍历 orders 表，对于每一行，遍历 customers 表中 city = 'New York' 的所有行，检查 customer_id 是否匹配。
EXISTS 子查询改写成 Semi-Join:

原始 SQL (EXISTS 子查询):
```
SELECT *
FROM customers
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE orders.customer_id = customers.customer_id);
```
改写后的 Semi-Join (逻辑上):
```
SELECT c.*
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);
```
与 IN 类似，数据库系统会使用连接操作来实现这种逻辑，但只会返回 customers 表中的数据。
- Hash Join Semi-Join: 将 orders.customer_id 构建成哈希表，然后遍历 customers 表，对于每一行，检查其 customer_id 是否在哈希表中。
- Nested Loop Semi-Join: 遍历 customers 表，对于每一行，遍历 orders 表，检查 customer_id 是否匹配。
NOT IN 子查询改写成 Anti-Join:

原始 SQL (NOT IN 子查询):
```
SELECT *
FROM customers
WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM orders);
```
改写后的 Anti-Join (逻辑上):
```
SELECT c.*
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);
```
数据库系统会使用连接操作来实现这种逻辑，但只会返回 customers 表中不匹配的行。
- Hash Join Anti-Join: 将 orders.customer_id 构建成哈希表，然后遍历 customers 表，对于每一行，检查其 customer_id 是否不在哈希表中。
- Nested Loop Anti-Join: 遍历 customers 表，对于每一行，遍历 orders 表，检查 customer_id 是否不匹配。
NOT EXISTS 子查询改写成 Anti-Join:

原始 SQL (NOT EXISTS 子查询):
```
SELECT *
FROM customers
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE orders.customer_id = customers.customer_id AND order_date < '2023-01-01');
```
改写后的 Anti-Join (逻辑上):
```
SELECT c.*
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id AND o.order_date < '2023-01-01');
```
同样，数据库系统会使用连接操作来实现这种逻辑，但只会返回 customers 表中不匹配的行。
- Hash Join Anti-Join: 将满足 order_date < '2023-01-01' 的 orders.customer_id 构建成哈希表，然后遍历 customers 表，对于每一行，检查其 customer_id 是否不在哈希表中。
- Nested Loop Anti-Join: 遍历 customers 表，对于每一行，遍历 orders 表中满足 order_date < '2023-01-01' 的所有行，检查 customer_id 是否不匹配。

5. NULL 值的处理

NOT IN 子查询在处理 NULL 值时需要特别小心。如果子查询返回的集合中包含 NULL 值，那么 NOT IN 的结果可能不符合预期。这是因为任何值与 NULL 比较的结果都是 UNKNOWN，而 UNKNOWN 会导致 NOT IN 的结果为 false。

例如：

SELECT *
FROM customers
WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE city = 'Unknown');

如果 orders 表中 city = 'Unknown' 的 customer_id 包含 NULL 值，那么即使某个 customer_id 在 orders 表中不存在，由于 NULL 的存在，该 customer_id 也可能不会被返回。

为了避免这个问题，可以使用 NOT EXISTS 或显式地排除 NULL 值：

-- 使用 NOT EXISTS
SELECT *
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id AND o.city = 'Unknown');

-- 显式排除 NULL 值
SELECT *
FROM customers
WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE city = 'Unknown' AND customer_id IS NOT NULL);

6. 示例：MySQL 的 EXPLAIN 分析

我们可以使用 EXPLAIN 语句来查看 MySQL 如何执行这些查询。

例如：

EXPLAIN SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE city = 'New York');

EXPLAIN 的输出会显示 MySQL 是否使用了 Semi-Join 优化，以及它选择了哪种连接算法（例如 Hash Join 或 Nested Loop Join）。输出会包含 select_type 列，如果使用了 Semi-Join，该列可能会显示 DEPENDENT SUBQUERY 或 UNCACHEABLE SUBQUERY，具体取决于优化器的选择。另外，type 列会显示连接类型，例如 eq_ref, ref, range, index, ALL 等，这些类型反映了连接的效率。不同的连接类型通常对应着不同的索引使用情况。

7. 代码示例 (模拟 Semi-Join 和 Anti-Join 的实现)

虽然我们通常不需要手动实现 Semi-Join 和 Anti-Join，但为了更好地理解它们的工作原理，我们可以使用编程语言（例如 Python）来模拟它们的实现。

import pandas as pd

def semi_join(df1, df2, join_column):
    """
    模拟 Semi-Join
    """
    df2_ids = set(df2[join_column])
    result = df1[df1[join_column].isin(df2_ids)]
    return result

def anti_join(df1, df2, join_column):
    """
    模拟 Anti-Join
    """
    df2_ids = set(df2[join_column])
    result = df1[~df1[join_column].isin(df2_ids)]
    return result

# 示例数据
data1 = {'customer_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'order_id': [101, 102, 103, 104, 105]}
data2 = {'customer_id': [2, 4, 6], 'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 使用 semi_join 找出所有来自 New York 或 Los Angeles 的客户的订单 (模拟 IN 子查询)
df2_filtered = df2[df2['city'].isin(['New York', 'Los Angeles'])]
semi_join_result = semi_join(df1, df2_filtered, 'customer_id')
print("Semi-Join Result (模拟 IN):")
print(semi_join_result)

# 使用 anti_join 找出所有没有来自 New York 或 Los Angeles 的客户的订单 (模拟 NOT IN 子查询)
anti_join_result = anti_join(df1, df2_filtered, 'customer_id')
print("nAnti-Join Result (模拟 NOT IN):")
print(anti_join_result)

这段代码使用 pandas 库来模拟 Semi-Join 和 Anti-Join 的实现。实际上，数据库系统会使用更高效的算法（例如 Hash Join 或 Nested Loop Join）来实现这些操作。

8. 总结：高效地处理子查询

今天的讲解主要围绕 Semi-Join 和 Anti-Join 的概念，以及数据库系统如何将 IN、EXISTS、NOT IN 和 NOT EXISTS 子查询改写成这些连接操作来提高查询效率。理解这些底层改写策略有助于我们编写更高效的 SQL 查询，并更好地理解数据库系统的执行计划。

通过掌握这些知识，你可以编写更优化的SQL查询, 避免一些性能陷阱。

Semi-Join 和 Anti-Join 的优化：IN、EXISTS 和 NOT IN 子查询的底层改写策略

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