标签：mysql 数据库 优化 select profiling
业务需求：公司有个CRM经纪人管理系统，前天遇到的比较棘手的问题是，要查询一张表中不在另一张表中的所有用户并分页显示，但问题是外表的数据量很大，如果用not in(select ..)，not exists(select ...)之类的子查询 的话需要对子查询表进行所有信息的调用过滤才行，一单子查询数据量过大效率问题就来了，于是就私下里查了一点资料，并根据资料中提供的例子建立了对应的测试表做了一些测试，随后将解决问题的方法移交给了技术部的邹鸿同事去解决问题，因为是前天的事情了，本来是事情忙没时间写日志的，就是这个事情没有做个笔记已经两天没睡好觉了，于是乎今天来了还是做一下笔记，分享给大家的好，如果大家有更好的办法 或者 说有bug疑问，请随时Email联系 摘取天上星 happy.yin@qq.com
下面是一组测试的JOIN 、EXISTS 效率对比
先将profiling打开,用来一会查看sql执行时间
set profiling=1;
exists 子查询与 join联接效率的对比
EXPLAIN SELECT film_id, language_id FROM sakila.film
WHERE NOT EXISTS(
SELECT * FROM sakila.film_actor
WHERE film_actor.film_id = film.film_id
); 
EXPLAIN SELECT film_id, language_id FROM sakila.film
LEFT JOIN sakila.film_actor USING(film_id)
WHERE film_actor.actor_id IS NULL; 
他们只有一点细微的区别,一个select_type,还有就是Extra里后者用了Not exists,也就是提前终止算法,当遇到第一个actor_id不是null的时候,就舍弃这个筛选.
最后来看看二者的效率
可知使用子查询Exists的效率要低一些.
SELECT DISTINCT film_id FROM sakila.film
JOIN sakila.film_actor USING(film_id);
SELECT film_id FROM sakila.film
WHERE EXISTS (
SELECT * FROM sakila.film_actor
WHERE film.film_id = film_actor.film_id);
SHOW PROFILES;
可以看出.依然EXISTS效率要低
PS:“摘取天上星” 的小插曲，有人说在使用JOIN方法对 1000万条数据的表进行操作时速度会变得很慢，其实不是SQL语句本身的问题，单表1000万条数据慢的问题是磁盘IO带来的硬伤，是任何优化无法避免的，使用任何软件层优化都无法避免磁盘IO问题对数据库带来的硬伤。。
总结：判断一个表的数据不在另一个表中最优秀方法如下可选(前提条件:a表的aid和b表的aid必须有索引,b.aid不能有NULL值)：
SELECT aid FROM a LEFT JOIN b ON a.aid = b.aid WHERE b.aid IS NULL LIMIT 0,100;
SELECT aid FROM a LEFT JOIN b USING(aid) WHERE b.aid IS NULL LIMIT 0,100;(此语法实际效果同上，是上面SQL语句的简写形式,USING语法参见本文末尾↓)
实现原理其实很简单，left join在进行 链表时，如果外表数据不存在 的情况下 返回数据为NULL，
而 SELECT aid FROM a LEFT JOIN ON a.aid=b.aid WHERE b.aid IS NULL 恰恰利用了 a表aid和b表aid相等同时b表的aid又为NULL的情况下才返回数据，而满足这个条件的数据只有一种情况，就是b表中没有这个数据的情况下才满足b.aid即为NULL，同时又和a.aid相等，也就是我们要找的在a表中但不在b表中的数据。
USING用法以及使用效果如下：
用于表连接时给定连接条件（可以理解为简写形式）
SELECT * FROM a JOIN b ON a.id = b.id;
使用 USING 可以写为
SELECT * FROM a JOIN b USING(id);
取得一张表的数据不在另一张表中的最优秀方法(JOIN与EXISTS的效率研究)
标签：mysql 数据库 优化 select profiling
原文地址：http://blog.csdn.net/zqtsx/article/details/45059013
