优化 `IN` 和 `EXISTS` 子查询：何时使用哪种模式

好的，各位观众老爷，程序员朋友们，以及所有对数据库优化感兴趣的同学们，欢迎来到今天的“数据库优化奇妙夜”！我是今晚的主讲人，人称“Bug终结者”的码农老王。今晚，咱们要聊聊数据库优化中一对让人又爱又恨的冤家——IN 和 EXISTS 子查询。

准备好了吗？ 让我们开始这场烧脑，但保证充满乐趣的数据库优化之旅吧！🚀

开场白：IN 和 EXISTS 的爱恨情仇

IN 和 EXISTS，就像数据库世界的“矛”与“盾”，都是用来处理子查询的利器。它们都能实现类似的功能，但背后的执行逻辑却大相径庭。很多时候，程序员们在使用它们时，就像在玩“抛硬币”游戏，全凭感觉，结果往往是：

• “哎呀，这个查询怎么这么慢？难道我选错了吗？” 😫
• “哇，这次竟然跑得飞快！看来我运气不错！” 😎

这种“玄学”编程，老王我是坚决反对的！今天，咱们就要揭开 IN 和 EXISTS 的神秘面纱，让大家彻底搞清楚它们的工作原理，从而做到心中有数，指哪打哪！

第一幕：IN 子查询——“一网打尽”

首先，我们来认识一下“一网打尽”的 IN 子查询。

工作原理：

IN 子查询的工作方式非常直白：

1. 它会先执行子查询，得到一个结果集（也就是一堆值）。
2. 然后，它会将主查询中的每一行，与子查询返回的每一个值进行比较。
3. 如果主查询的某一行，在子查询的结果集中找到了匹配的值，那么这一行就会被选中。

你可以把 IN 想象成一个“过滤器”，子查询的结果集就是这个过滤器的“筛网”。只有那些能通过筛网的数据，才能最终被保留下来。

举个栗子：

假设我们有两个表：customers (客户) 和 orders (订单)。我们想要找出所有下过订单的客户的名字。

-- 使用 IN 子查询
SELECT customer_name
FROM customers
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders);

在这个例子中，子查询 (SELECT customer_id FROM orders) 会返回所有下过订单的客户ID。然后，主查询会遍历 customers 表中的每一行，判断该行的 customer_id 是否在子查询返回的结果集中。如果在，就返回该客户的名字。

优缺点分析：

• 优点： 语法简单直观，易于理解。

• 缺点：

  • 效率问题： 如果子查询返回的结果集非常大，那么 IN 的效率就会变得很低。因为它需要将主查询的每一行，与子查询结果集中的每一个值进行比较，这会消耗大量的资源。
  • 重复值问题： 如果子查询返回的结果集中包含重复的值，那么 IN 会将这些重复的值也纳入比较范围，这会增加不必要的开销。
  • NULL 值问题： IN 子查询在处理 NULL 值时可能会出现意想不到的结果。如果子查询返回的结果集中包含 NULL 值，并且主查询中的某个值也为 NULL，那么 IN 的比较结果会始终为 UNKNOWN，这可能会导致某些符合条件的数据被遗漏。

适用场景：

• 子查询返回的结果集比较小。
• 子查询的结果集中没有重复值。
• 子查询的结果集中不包含 NULL 值。

第二幕：EXISTS 子查询——“存在即真理”

接下来，我们来认识一下“存在即真理”的 EXISTS 子查询。

工作原理：

EXISTS 子查询的工作方式与 IN 有很大的不同。它并不关心子查询返回的具体值，只关心子查询是否返回了任何行。

1. 它会遍历主查询的每一行。
2. 对于主查询的每一行，它都会执行一次子查询。
3. 如果子查询返回了至少一行数据，那么 EXISTS 的结果就为 TRUE，主查询的当前行就会被选中。
4. 如果子查询没有返回任何数据，那么 EXISTS 的结果就为 FALSE，主查询的当前行就会被跳过。

你可以把 EXISTS 想象成一个“探测器”，它会探测子查询是否“存在”满足条件的行。如果存在，就返回 TRUE；否则，返回 FALSE。

举个栗子：

还是上面的例子，我们想要找出所有下过订单的客户的名字。

-- 使用 EXISTS 子查询
SELECT customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

在这个例子中，主查询会遍历 customers 表中的每一行。对于每一行，子查询 (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id) 都会执行一次。如果 orders 表中存在 customer_id 与当前客户的 customer_id 相匹配的行，那么子查询就会返回一行数据，EXISTS 的结果就为 TRUE，该客户的名字就会被选中。

优缺点分析：

• 优点：

  • 效率优势： 在某些情况下，EXISTS 的效率比 IN 更高。特别是当子查询的结果集非常大时，EXISTS 的优势更加明显。因为它不需要将主查询的每一行与子查询结果集中的每一个值进行比较，只需要判断子查询是否返回了任何行即可。
  • NULL 值友好： EXISTS 对 NULL 值的处理更加友好。它不会受到 NULL 值的影响，只要子查询返回了任何行（即使包含 NULL 值），EXISTS 的结果就为 TRUE。
  • 可以避免重复值问题: EXISTS 不需要去重

• 缺点：

  • 语法稍显复杂： 相比 IN，EXISTS 的语法可能稍微复杂一些，需要使用关联子查询。
  • 可读性稍差： 对于一些不太熟悉 EXISTS 的程序员来说，EXISTS 的可读性可能不如 IN。

适用场景：

• 子查询返回的结果集可能非常大。
• 子查询的结果集中可能包含重复值。
• 子查询的结果集中可能包含 NULL 值。
• 需要使用关联子查询。

第三幕：实战演练——“是骡子是马，拉出来溜溜”

理论讲了一大堆，不如来点实际的。我们来模拟一些真实的场景，看看 IN 和 EXISTS 在不同的情况下，表现如何。

场景一：小数据集

假设 customers 表有 1000 行数据，orders 表有 5000 行数据。

-- 使用 IN
SELECT customer_name
FROM customers
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders);

-- 使用 EXISTS
SELECT customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

在这个场景下，由于 orders 表的数据量不大，IN 和 EXISTS 的性能差异可能不会很明显。但是，如果 orders 表的数据量进一步减小，例如只有几十行数据，那么 IN 的性能可能会略好于 EXISTS，因为 IN 的语法更简单，优化器可能会选择更高效的执行计划。

场景二：大数据集

假设 customers 表有 100万 行数据，orders 表有 1000万 行数据。

-- 使用 IN
SELECT customer_name
FROM customers
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders);

-- 使用 EXISTS
SELECT customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

在这个场景下，由于 orders 表的数据量非常大，EXISTS 的优势就会体现出来。IN 需要将 customers 表中的每一行，与 orders 表中的每一个 customer_id 进行比较，这会消耗大量的资源。而 EXISTS 只需要判断 orders 表中是否存在与当前客户匹配的 customer_id 即可，不需要遍历整个 orders 表。

场景三：需要关联子查询

假设我们想要找出所有购买了特定商品的客户的名字。

-- 使用 EXISTS (必须使用关联子查询)
SELECT c.customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id WHERE oi.product_id = '特定商品ID' AND o.customer_id = c.customer_id);

在这个场景下，我们必须使用关联子查询，因为我们需要将 customers 表和 orders 表、order_items 表进行关联。IN 虽然也可以实现类似的功能，但是需要使用更复杂的语法，而且效率可能不如 EXISTS。

第四幕：优化技巧——“磨刀不误砍柴工”

除了选择合适的子查询类型，我们还可以使用一些其他的优化技巧，来进一步提升查询的性能。

1. 索引优化

• 确保相关的列都建立了索引。例如，在上面的例子中，customers.customer_id 和 orders.customer_id 都应该建立索引。
• 使用覆盖索引。如果子查询只需要返回索引列，那么可以使用覆盖索引来避免回表查询，从而提升性能。

2. 查询重写

• 尝试将 IN 和 EXISTS 子查询改写为 JOIN 查询。在某些情况下，JOIN 查询的性能可能更好。例如：

  -- 将 IN 改写为 JOIN
  SELECT c.customer_name
  FROM customers c
  JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;
  
  -- 将 EXISTS 改写为 JOIN
  SELECT c.customer_name
  FROM customers c
  JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;

• 使用临时表。如果子查询的计算量很大，可以先将子查询的结果保存到临时表中，然后再进行查询。

3. 数据库优化器

• 了解数据库优化器的工作原理。不同的数据库优化器，对 IN 和 EXISTS 的处理方式可能不同。
• 使用 EXPLAIN 命令，查看查询的执行计划。通过分析执行计划，可以找到查询的瓶颈，并进行相应的优化。

总结：IN 和 EXISTS 的选择之道

说了这么多，我们来总结一下 IN 和 EXISTS 的选择之道：

特性	IN	EXISTS
工作方式	“一网打尽”，将主查询的每一行与子查询结果集中的每一个值进行比较	“存在即真理”，只关心子查询是否返回任何行
适用场景	子查询返回的结果集比较小，没有重复值，没有 NULL 值	子查询返回的结果集可能非常大，可能包含重复值，可能包含 NULL 值，需要使用关联子查询
性能	小数据集时可能略好，大数据集时可能很差	大数据集时通常更好
语法	简单直观	稍显复杂
可读性	较好	稍差
NULL 值处理	容易出错	更加友好
关联子查询	不方便	方便

最终建议：

• 没有银弹： 没有一种方法是万能的。IN 和 EXISTS 各有优缺点，需要根据具体的场景进行选择。
• 测试是王道： 不要盲目猜测。在实际应用中，最好对不同的查询方式进行测试，选择性能最佳的方案。
• 持续学习： 数据库优化是一个持续学习的过程。要不断学习新的技术和方法，才能更好地应对各种复杂的场景。

结束语：愿你不再迷茫！

好了，今天的“数据库优化奇妙夜”就到此结束了。希望通过今天的讲解，大家能够对 IN 和 EXISTS 有更深入的了解，不再迷茫，不再纠结，在数据库优化的道路上越走越远！

感谢大家的观看，咱们下期再见！👋