浅析mysql中exists 与 in 的使用详解数据库

一、exists的使用     

      exists对外表用loop逐条查询，每次查询都会查看exists的条件语句，当exists里的条件语句能够返回记录行时(无论记录行是的多少，只要能返回)，条件就为真，返回当前loop到的这条记录，反之如果exists里的条件语句不能返回记录行，则当前loop到的这条记录被丢弃，exists的条件就像一个bool条件，当能返回结果集则为true，不能返回结果集则为 false。

如下：

select * from user where exists (select 1);

对user表的记录逐条取出，由于子条件中的select 1永远能返回记录行，那么user表的所有记录都将被加入结果集，所以与 select * from user;是一样的。

又如下：

select * from user where exists (select * from user where userId = 0);

     可以知道对user表进行loop时，检查条件语句(select * from user where userId = 0)，由于userId永远不为0，所以条件语句永远返回空集，条件永远为false，那么user表的所有记录都将被丢弃。

not exists与exists相反，也就是当exists条件有结果集返回时，loop到的记录将被丢弃，否则将loop到的记录加入结果集。

总的来说，如果A表有n条记录，那么exists查询就是将这n条记录逐条取出，然后判断n遍exists条件 。

二、in 的使用

in查询相当于多个or条件的叠加，这个比较好理解，比如下面的查询：

select * from user where userId in (1, 2, 3);

等效于

select * from user where userId = 1 or userId = 2 or userId = 3;

not in 与 in相反，如下

select * from user where userId not in (1, 2, 3);

等效于

select * from user where userId != 1 and userId != 2 and userId != 3;

总的来说，in查询就是先将子查询条件的记录全都查出来，假设结果集为B，共有m条记录，然后再将子查询条件的结果集分解成m个，再进行m次查询。

值得一提的是，in查询的子条件返回结果必须只有一个字段，例如：

select * from user where userId in (select id from B);

而不能是

select * from user where userId in (select id, age from B);

而exists就没有这个限制。

三、exists 与 in 的比较

下面来考虑exists和in的性能，考虑如下SQL语句。

查询1：

select * from A where exists (select * from B where B.id = A.id);

查询2：

select * from A where A.id in (select id from B);

查询1，可以转化以下伪代码，便于理解

for ($i = 0; $i < count(A); $i++) { 
 
　　$a = get_record(A, $i); #从A表逐条获取记录 
 
　　if (B.id = $a[id]) #如果子条件成立 
 
　　　　$result[] = $a; 
} 
return $result;

大概就是这么个意思，其实可以看到，查询1主要是用到了B表的索引，A表如何对查询的效率影响应该不大。

假设B表的所有id为1,2,3,查询2可以转换为

select * from A where A.id = 1 or A.id = 2 or A.id = 3;

这个好理解了，这里主要是用到了A的索引，B表如何对查询影响不大。

下面再看not exists 和 not in。

查询1：

select * from A where not exists (select * from B where B.id = A.id);

查询2：

select * from A where A.id not in (select id from B);

看查询1，还是和上面一样，用了B的索引。

而对于查询2，可以转化成如下语句

select * from A where A.id != 1 and A.id != 2 and A.id != 3;

可以知道not in是个范围查询，这种!=的范围查询无法使用任何索引，等于说A表的每条记录，都要在B表里遍历一次，查看B表里是否存在这条记录。

故not exists比not in效率高。

     mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接，而exists语句是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。一直大家都认为exists比in语句的效率要高，这种说法其实是不准确的。这个是要区分环境的。

查询1：

select * from A where cc in (select cc from B);

 效率低，用到了A表上cc列的索引；

select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) ;

 效率高，用到了B表上cc列的索引。

相反的，查询2： 

select * from B where cc in (select cc from A) ;

 效率高，用到了B表上cc列的索引；

select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc);

效率低，用到了A表上cc列的索引。 

select name from student where name in ('zhang','wang','li','zhao'); 

select name from student where name='zhang' or name='li' or name='wang' or name='zhao' ;

这条语句适用于a表比b表大的情况

select * from ecs_goods a where cat_id in(select cat_id from ecs_category);

 这条语句适用于b表比a表大的情况

select * from ecs_goods a where EXISTS(select cat_id from ecs_category b where a.cat_id = b.cat_id);

原因：

select * from A where id in(select id from B);

以上查询使用了in语句，in()只执行一次，它查出B表中的所有id字段并缓存起来。之后检查A表的id是否与B表中的id相等，如果相等则将A表的记录加入结果集中，直到遍历完A表的所有记录。它的查询过程类似于以下过程：

List resultSet=[]; 
Array A=(select * from A); 
Array B=(select id from B); 
 
for(int i=0;i<A.length;i++) { 
   for(int j=0;j<B.length;j++) { 
      if(A[i].id==B[j].id) { 
         resultSet.add(A[i]); 
         break; 
      } 
   } 
} 
return resultSet;

可以看出，当B表数据较大时不适合使用in()，因为它会B表数据全部遍历一次。

如：A表有10000条记录，B表有1000000条记录，那么最多有可能遍历10000*1000000次，效率很差。

再如：A表有10000条记录，B表有100条记录，那么最多有可能遍历10000*100次，遍历次数大大减少，效率大大提升。

结论：in()适合B表比A表数据小的情况。

select a.* from A a where exists(select 1 from B b where a.id=b.id);

以上查询使用了exists语句，exists()会执行A.length次，它并不缓存exists()结果集，因为exists()结果集的内容并不重要，重要的是结果集中是否有记录，如果有则返回true，没有则返回false。它的查询过程类似于以下过程：

List resultSet=[]; 
Array A=(select * from A) 
 
for(int i=0;i<A.length;i++) { 
   if(exists(A[i].id)) {    //执行select 1 from B b where b.id=a.id是否有记录返回 
       resultSet.add(A[i]); 
   } 
} 
return resultSet;

当B表比A表数据大时适合使用exists()，因为它没有那么多的遍历操作，只需要再执行一次查询就行。

如：A表有10000条记录，B表有1000000条记录，那么exists()会执行10000次去判断A表中的id是否与B表中的id相等。

如：A表有10000条记录，B表有100000000条记录，那么exists()还是执行10000次，因为它只执行A.length次，可见B表数据越多，越适合exists()发挥效果。

再如：A表有10000条记录，B表有100条记录，那么exists()还是执行10000次，还不如使用in()遍历10000*100次，因为in()是在内存里遍历比较，而exists()需要查询数据库，我们都知道查询数据库所消耗的性能更高，而内存比较很快。

结论：exists()适合B表比A表数据大的情况。当A表数据与B表数据一样大时，in与exists效率差不多，可任选一个使用。