MySQL高级讲座篇之：`EXISTS`与`IN`的底层实现：优化子查询的利器。 - 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

嘿，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊MySQL里两个挺有意思的小伙伴：EXISTS和IN。别看它们长得挺简单，背后可是藏着不少优化的小秘密呢。今天咱们就来扒一扒它们的底层实现，看看怎么利用它们来优化我们的子查询。

Part 1：IN，你小子挺方便啊！

首先，我们来认识一下IN。这哥们儿用起来特别顺手，比如你想查一下有哪些用户的ID在1, 2, 3, 4, 5这几个数字里，就可以这么写：

SELECT * FROM users WHERE user_id IN (1, 2, 3, 4, 5);

或者，更常见的是，你想查一下在某个订单表里购买过商品的用户的详细信息，可以这样写：

SELECT * FROM users WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE product_id = 100);

是不是觉得特别简单粗暴？IN就是这么直接，把子查询的结果一股脑儿拿过来，然后和外面的表进行比较。

但是！注意这个“但是”，IN的底层实现可没那么轻松。

1. IN的底层逻辑：一锅炖大杂烩

一般来说，MySQL处理IN子查询的方式，取决于优化器的心情（也就是成本估算）。主要有以下几种情况：

转换成UNION ALL： 如果IN列表里的值不多，而且都是常量，MySQL可能会把IN转换成一堆UNION ALL，就像这样：
```
SELECT * FROM users WHERE user_id = 1
UNION ALL
SELECT * FROM users WHERE user_id = 2
UNION ALL
SELECT * FROM users WHERE user_id = 3
UNION ALL
SELECT * FROM users WHERE user_id = 4
UNION ALL
SELECT * FROM users WHERE user_id = 5;
```
这种方式简单直接，但如果列表里的值太多，那UNION ALL会变得非常冗长，效率也会直线下降。
物化(Materialization)： 这是IN子查询最常用的处理方式。 MySQL会先把子查询的结果（也就是IN列表里的值）放到一个临时表里（这个过程叫做物化），然后外层查询再和这个临时表进行连接查询。

物化过程：
1. MySQL执行子查询，得到结果集。
2. 将结果集写入临时表。这个临时表通常是放在内存中，如果结果集太大，会放到磁盘上。
3. 对临时表建立索引（通常是哈希索引或者B-Tree索引），方便后续查找。
连接查询：

外层查询会遍历users表的每一行，然后去临时表里查找对应的user_id是否存在。这实际上是一个semi-join操作（半连接，也就是只关心是否存在，不需要返回临时表里的其他列）。

举个例子：

假设users表有1000行数据，子查询返回了100个不同的user_id。 MySQL会先将这100个user_id放到一个临时表里，然后对users表的每一行，都在临时表里查找一下是否存在。

这种方式的优缺点：
- 优点： 可以处理复杂的子查询，适用性强。
- 缺点： 需要创建临时表，会消耗额外的内存和CPU资源。如果子查询返回的结果集很大，物化过程会非常耗时。

2. IN的坑：Null值的陷阱

IN在使用时，一定要注意NULL值。如果IN列表里包含NULL，查询结果可能会和你预期的不一样。

比如：

SELECT * FROM users WHERE user_id IN (1, 2, NULL);

如果user_id的值是NULL，上面的查询是不会返回任何结果的。因为NULL和任何值比较（包括NULL本身），结果都是UNKNOWN，而WHERE子句只接受TRUE的结果。

Part 2：EXISTS，确认过眼神，你就是我要找的人！

接下来，我们来认识一下EXISTS。EXISTS的作用很简单，就是判断子查询是否有返回结果。如果有，就返回TRUE，否则返回FALSE。

还是用上面的例子，查询在某个订单表里购买过商品的用户的详细信息：

SELECT * FROM users WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE orders.user_id = users.user_id AND product_id = 100);

注意这里的写法，EXISTS后面的子查询通常不需要返回具体的列，只需要返回是否存在即可。所以一般都写成SELECT 1。这里的关键是orders.user_id = users.user_id，这将外部查询的users表和内部的orders表关联起来了。

1. EXISTS的底层逻辑：逐行探测，有就收工

EXISTS的执行方式，可以用“逐行探测”来形容。 MySQL会遍历外层查询的每一行，然后把这一行的值代入到子查询里，执行子查询。如果子查询返回了任何一行结果，EXISTS就返回TRUE，外层查询的这一行就符合条件，会被返回。如果子查询没有返回任何结果，EXISTS就返回FALSE，外层查询的这一行就被忽略。

举个例子：

假设users表有1000行数据。 MySQL会遍历这1000行数据，对于每一行，都执行一次子查询。例如，当遍历到user_id = 5这一行时，MySQL会执行：

SELECT 1 FROM orders WHERE orders.user_id = 5 AND product_id = 100;

如果orders表里有user_id = 5且product_id = 100的记录，那么子查询会返回一行结果，EXISTS返回TRUE，users表里user_id = 5的这一行就会被返回。

2. EXISTS的优势：短路效应，效率优先

EXISTS的一个重要优势是它的“短路效应”。只要子查询找到任何一行结果，EXISTS就会立刻返回TRUE，不再继续执行子查询。这意味着，如果子查询的效率很高，或者子查询只需要找到少量结果就可以满足条件，那么EXISTS的效率会非常高。

3. EXISTS的适用场景：关联子查询的利器

EXISTS特别适合处理关联子查询。关联子查询指的是子查询的条件依赖于外层查询的表。上面的例子就是一个关联子查询，子查询的orders.user_id依赖于外层查询的users.user_id。

Part 3：IN vs EXISTS，谁更胜一筹？

既然IN和EXISTS都可以用来处理子查询，那么到底哪个更好呢？这其实没有绝对的答案，需要根据具体的场景来选择。

1. 数据量：决定胜负的关键

子查询结果集小： 如果子查询返回的结果集很小，比如只有几十行或者几百行数据，那么IN通常会更快。因为MySQL可以很快地将这些结果物化成临时表，并建立索引，然后进行连接查询。
子查询结果集大： 如果子查询返回的结果集很大，比如几万行甚至几百万行数据，那么EXISTS通常会更快。因为IN需要将所有结果都物化到临时表里，这会消耗大量的内存和CPU资源。而EXISTS只需要找到任何一行结果就可以返回，不需要处理所有数据。

2. 关联性：EXISTS的杀手锏

非关联子查询： 如果子查询不依赖于外层查询的表，那么IN和EXISTS的性能可能差不多。
关联子查询： 如果子查询依赖于外层查询的表，那么EXISTS通常会更快。因为EXISTS可以利用外层查询的条件来优化子查询的执行。

3. NULL值：EXISTS更靠谱

EXISTS对NULL值的处理更加直观和可预测。 EXISTS只关心子查询是否有返回结果，不关心返回的结果是什么，所以不会受到NULL值的影响。

4. 总结：表格对比，一目了然

为了方便大家理解，我们用一个表格来总结一下IN和EXISTS的优缺点：

特性	`IN`	`EXISTS`
适用场景	子查询结果集小，非关联子查询	子查询结果集大，关联子查询
执行方式	物化子查询结果，然后进行连接查询	逐行探测，只要子查询返回结果就返回`TRUE`
性能	子查询结果集小时快，结果集大时慢	子查询结果集大时快，结果集小时可能慢
对NULL值的处理	容易受到NULL值的影响，需要特别注意	不受NULL值的影响，更直观
可读性	简单易懂	稍微复杂一点

Part 4：优化案例：让你的SQL飞起来！

说了这么多理论，不如来点实际的。我们来看几个具体的优化案例，看看如何利用IN和EXISTS来提升SQL的性能。

案例1：查询所有有订单的用户

假设我们有两个表：users表和orders表。我们要查询所有在orders表里有订单的users的信息。

原始SQL（使用IN）：

SELECT * FROM users WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM orders);

如果orders表的数据量很大，那么这个SQL的性能可能会很差。因为MySQL需要将orders表里的所有user_id都物化到一个临时表里，然后和users表进行连接查询。

优化后的SQL（使用EXISTS）：

SELECT * FROM users WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE orders.user_id = users.user_id);

使用EXISTS后，MySQL只需要遍历users表的每一行，然后在orders表里查找是否存在对应的user_id。只要找到任何一行结果，EXISTS就会返回TRUE，不再继续查找。这样可以避免将orders表的所有user_id都物化到临时表里，从而提升性能。

案例2：查询所有没有订单的用户

假设我们有两个表：users表和orders表。我们要查询所有在orders表里没有订单的users的信息。

原始SQL（使用NOT IN）：

SELECT * FROM users WHERE user_id NOT IN (SELECT user_id FROM orders);

NOT IN和IN一样，也需要将子查询的结果物化到临时表里。而且，NOT IN对NULL值的处理更加复杂，容易出错。

优化后的SQL（使用NOT EXISTS）：

SELECT * FROM users WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE orders.user_id = users.user_id);

使用NOT EXISTS后，MySQL只需要遍历users表的每一行，然后在orders表里查找是否存在对应的user_id。如果找不到任何一行结果，NOT EXISTS就会返回TRUE，表示这个用户没有订单。这样可以避免将orders表的所有user_id都物化到临时表里，并且避免了NULL值带来的问题。

案例3：复杂的关联子查询

假设我们有三个表：users表、orders表和products表。我们要查询所有购买过价格大于100的商品的用户的信息。

SELECT * FROM users WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders
    WHERE orders.user_id = users.user_id
    AND EXISTS (
        SELECT 1 FROM products
        WHERE products.product_id = orders.product_id
        AND products.price > 100
    )
);

在这个例子里，我们使用了两层EXISTS子查询。外层的EXISTS子查询用于判断用户是否有订单，内层的EXISTS子查询用于判断订单是否包含价格大于100的商品。这种嵌套的EXISTS子查询可以有效地处理复杂的关联关系。

Part 5：总结与建议

好了，今天的讲座就到这里了。希望通过今天的讲解，大家对IN和EXISTS的底层实现和优化技巧有了更深入的了解。

最后，给大家几点建议：

了解你的数据： 在选择IN和EXISTS之前，先了解你的数据量和关联关系。
测试你的SQL： 在上线之前，一定要对你的SQL进行测试，看看哪个方案的性能更好。
善用EXPLAIN： 使用EXPLAIN命令来分析你的SQL的执行计划，看看MySQL是如何处理你的子查询的。
多实践，多总结： 只有通过不断的实践和总结，才能真正掌握SQL优化的技巧。

记住，优化SQL是一个持续学习和探索的过程，没有一劳永逸的解决方案。只有不断地学习和实践，才能写出高效、优雅的SQL代码。

祝大家编码愉快！下次再见！

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