今天看到一篇關(guān)于MySQL的IN子查詢優(yōu)化的案例，
一開(kāi)始感覺(jué)有點(diǎn)半信半疑（如果是換做在SQL Server中，這種情況是絕對(duì)不可能的，后面會(huì)做一個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)試。）
隨后動(dòng)手按照他說(shuō)的做了一個(gè)表來(lái)測(cè)試驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)MySQL的IN子查詢做的不好，確實(shí)會(huì)導(dǎo)致無(wú)法使用索引的情況（IN子查詢無(wú)法使用所以，場(chǎng)景是MySQL，截止的版本是5.7.18）
MySQL的測(cè)試環(huán)境
測(cè)試表如下
create table test_table2
(
id int auto_increment primary key,
pay_id int,
pay_time datetime,
other_col varchar(100)
)
建一個(gè)存儲(chǔ)過(guò)程插入測(cè)試數(shù)據(jù)，測(cè)試數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是pay_id可重復(fù)，這里在存儲(chǔ)過(guò)程處理成，循環(huán)插入300W條數(shù)據(jù)的過(guò)程中，每隔100條數(shù)據(jù)插入一條重復(fù)的pay_id，時(shí)間字段在一定范圍內(nèi)隨機(jī)
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `test_insert`(IN `loopcount` INT)
LANGUAGE SQL
NOT DETERMINISTIC
CONTAINS SQL
SQL SECURITY DEFINER
COMMENT ''
BEGIN
declare cnt int;
set cnt = 0;
while cnt loopcount do
insert into test_table2 (pay_id,pay_time,other_col) values (cnt,date_add(now(), interval floor(300*rand()) day),uuid());
if (cnt mod 100 = 0) then
insert into test_table2 (pay_id,pay_time,other_col) values (cnt,date_add(now(), interval floor(300*rand()) day),uuid());
end if;
set cnt = cnt + 1;
end while;
END
執(zhí)行 call test_insert(3000000); 插入303000行數(shù)據(jù)
兩種子查詢的寫(xiě)法
查詢大概的意思是查詢某個(gè)時(shí)間段之內(nèi)的業(yè)務(wù)Id大于1的數(shù)據(jù)，于是就出現(xiàn)兩種寫(xiě)法。
第一種寫(xiě)法如下：IN子查詢中是某段時(shí)間內(nèi)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)大于1的業(yè)務(wù)Id，外層按照IN子查詢的結(jié)果進(jìn)行查詢，業(yè)務(wù)Id的列pay_id上有索引，邏輯也比較簡(jiǎn)單，這種寫(xiě)法，在數(shù)據(jù)量大的時(shí)候確實(shí)效率比較低，用不到索引
select * from test_table2 force index(idx_pay_id)
where pay_id in (
select pay_id from test_table2
where pay_time>="2016-06-01 00:00:00"
AND pay_time="2017-07-03 12:59:59"
group by pay_id
having count(pay_id) > 1
);
執(zhí)行結(jié)果：2.23秒
第二種寫(xiě)法，與子查詢進(jìn)行join關(guān)聯(lián)，這種寫(xiě)法相當(dāng)于上面的IN子查詢寫(xiě)法，下面測(cè)試發(fā)現(xiàn)，效率確實(shí)有不少的提高
select tpp1.* from test_table2 tpp1,
(
select pay_id
from test_table2
WHERE pay_time>="2016-07-01 00:00:00"
AND pay_time="2017-07-03 12:59:59"
group by pay_id
having count(pay_id) > 1
) tpp2
where tpp1.pay_id=tpp2.pay_id
執(zhí)行結(jié)果：0.48秒
In子查詢的執(zhí)行計(jì)劃，發(fā)現(xiàn)外層查詢是一個(gè)全表掃描的方式，沒(méi)有用到pay_id上的索引
join自查的執(zhí)行計(jì)劃，外層（tpp1別名的查詢）是用到pay_id上的索引的。
后面想對(duì)第一種查詢方式使用強(qiáng)制索引，雖然是不報(bào)錯(cuò)的，但是發(fā)現(xiàn)根本沒(méi)用
如果子查詢是直接的值，則是可以正常使用索引的。
可見(jiàn)MySQL對(duì)IN子查詢的支持，做的確實(shí)不怎么樣。
另外：加一個(gè)使用臨時(shí)表的情況，雖然比不少join方式查詢的，但是也比直接使用IN子查詢效率要高，這種情況下，也是可以使用到索引的，不過(guò)這種簡(jiǎn)單的情況，是沒(méi)有必要使用臨時(shí)表的。
下面是類似案例在sqlserver 2014中的測(cè)試，幾萬(wàn)完全一樣的測(cè)試表結(jié)構(gòu)和數(shù)量，可見(jiàn)這種情況下，兩種寫(xiě)法，在SQL Server中可以認(rèn)為是完全一樣的（執(zhí)行計(jì)劃+效率），這一點(diǎn)SQL Server要比MySQL強(qiáng)不少
下面是sqlserver中的測(cè)試環(huán)境腳本。
create table test_table2
(
id int identity(1,1) primary key,
pay_id int,
pay_time datetime,
other_col varchar(100)
)
begin tran
declare @i int = 0
while @i300000
begin
insert into test_table2 values (@i,getdate()-rand()*300,newid());
if(@i%1000=0)
begin
insert into test_table2 values (@i,getdate()-rand()*300,newid());
end
set @i = @i + 1
end
COMMIT
GO
create index idx_pay_id on test_table2(pay_id);
create index idx_time on test_table2(pay_time);
GO
select * from test_table2
where pay_id in (
select pay_id from test_table2
where pay_time>='2017-01-21 00:00:00'
AND pay_time='2017-07-03 12:59:59'
group by pay_id
having count(pay_id) > 1
);
select tpp1.* from test_table2 tpp1,
(
select pay_id
from test_table2
WHERE pay_time>='2017-01-21 00:00:00'
AND pay_time='2017-07-30 12:59:59'
group by pay_id having
count(pay_id) > 1
) tpp2
where tpp1.pay_id=tpp2.pay_id
總結(jié)：在MySQL數(shù)據(jù)中，截止5.7.18版本，對(duì)IN子查詢，仍要慎用
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