IN和EXISTS谁效率更高 _exist

亦余心之所善兮，虽九死其犹未悔。这篇文章主要讲述IN和EXISTS谁效率更高相关的知识，希望能为你提供帮助。
in和exists被频繁使用在sql中，虽然作用是一样的，但是在使用效率谁更高这点上众说纷纭，下面我们就通过一组测试来看，到底什么场景下，使用哪个效率更高。
测试数据

B 表大表大约300000行数据

CREATE TABLE `B` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`B_id` int NOT NULL,
`value` varchar(20) NOT NULL,
`flag` int not null,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_b_flag` (`flag`),
KEY `idx_b_id` (`B_id`)
)

A 表小表20000行数据

CREATE TABLE `A` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`flag` int NOT NULL,
`value` varchar(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a_flag` (`flag`)
)

测试1：
子查询 select flag from B where B_id< 100 结果集99条
select * from A where flag in (select flag from B where B_id< 100 );
198 rows in set (0.00 sec)
select * from A where exists (select * from B where B_id< 100 and A.flag=B.flag);
198 rows in set (0.10 sec)
可以看到IN效率高于EXISTS
再看执行计划

IN的执行计划
（1）执行A表的查询，查询条件是A.flag在结果集B里面，可以使用到A表的索引flag。
（2）执行B表的子查询，得到结果集B，可以使用到B表的索引B_id；

EXISTS的执行计划
（1）先将A表所有记录取到。
（2）逐行针对A表的记录，去关联B表，判断B表的子查询是否有返回数据，5.5之后的版本使用Block Nested Loop(Block 嵌套循环)。
（3）如果子查询有返回数据，则将A当前记录返回到结果集。
A相当于取全表数据遍历，B可以使用到索引。
测试2：
子查询 select flag from B where B_id> 100 结果集 299899条
select * from A where flag in (select flag from B where B_id> 100 );
19798 rows in set (0.09 sec)
select * from A where exists (select * from B where B_id> 100 and A.flag=B.flag);
19798 rows in set (0.06 sec)
可以看到EXISTS效率这次比IN高
再看执行计划

两者的索引使用情况跟第一次实验是一致的，当子查询结果集很大，而外部表较小的时候，Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现，查询效率会优于IN
从两次测试来看，并不能说哪个效率高于哪个，而应该具体情况具体分析
首先先来看IN和EXISTS的执行原理
**in 是做外表和内表通过hash 连接，先查询子表，再查询主表，不管子查询是否有数据，都对子查询进行全部匹配。
exists是外表做loop循环，先主查询，再子查询，然后去子查询中匹配，如果匹配到就退出子查询返回true，将结果放到结果集。**
IN原理：
在in()的执行中，是先执行内表得到结果集，再执行外表，外表会对所有的内表结果集匹配，也就是如果外表有100，内表有10000，就会执行100*10000次，所以在内表比较大的时候，不合适用in()方法，效率比较低。
select * from 外表 a whereid i n(select相关id from 内表)in的执行类似如下：

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;

exists原理：
exists ()的执行过程中，并没有对每一条内表的数据都进行查询，而是存在该条数据的时候会将结果集存起来，到最后的时候同一输出结果集。
select a.* from 外表 awhere exists(select 1 from 内表 b where a.id=b.id) 的exists的执行语句如下：

List resultSet=[];
Array A=(select * from 外表 A)

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

return resultSet;

【IN和EXISTS谁效率更高】设:外表A，内表B。
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。
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。
总结：
1、IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引；
2、Exists查询仅内部表上可以使用到索引，外表会全表扫描；当子查询结果集很大，而外部表较小的时候，Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现，查询效率会优于IN。
3、当子查询结果集较小，而外部表很大的时候，Exists的Block嵌套循环优化效果不明显，IN 的外表索引优势占主要作用，此时IN的查询效率会优于Exists。
子查询结果集越大用EXISTS，子查询结果集越小，使用IN的索引优化效果更佳。