EXISTS、IN与JOIN性能分析 （实用）

原文出处：https://blog.youkuaiyun.com/caomiao2006/article/details/52099450?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-2&spm=1001.2101.3001.4242
EXISTS、IN与JOIN，都可以用来实现形如“ 查询A表中在（或不在）B表中的记录”的查询逻辑。
在论坛上看到很多人对此有所误解（如 关于in的疑惑、 用 外连接 和 Is Null 代替 not in两帖），特做一简单测试。

测试结果：

测试代码较长，附于本帖最后。
图表中百分数表示同一组3个查询的执行时间比例。红色表示3个语句中最慢，绿色表示3个语句中最快的，并列则没加颜色。
其中索引只测试了聚集索引，当表中字段较多且查询字段是非聚集索引时，选择执行计划的条件比较复杂，没有测试。并且当表中数量变化后，执行计划可能也有差异。图表反映了3种查询方式的解析机制的不同，基本结论是类似的，但具体情况还要视执行计划而定。

分析结论：
通常情况下，3种查询方式的执行时间：
EXISTS <= IN <= JOIN
NOT EXISTS <= NOT IN <= LEFT JOIN
只有当表中字段允许NULL时，NOT IN的方式最慢：
NOT EXISTS <= LEFT JOIN <= NOT IN

综上：
IN的好处是逻辑直观简单（通常是独立子查询）；缺点是只能判断单字段，并且当NOT IN时效率较低，而且NULL会导致不想要的结果。
EXISTS的好处是效率高，可以判断单字段和组合字段，并不受NULL的影响；缺点是逻辑稍微复杂（通常是相关子查询）。
JOIN用在这种场合，往往是吃力不讨好。JOIN的用途是联接两个表，而不是判断一个表的记录是否在另一个表。

编程建议：
（以下三条建议中EXISTS和IN同时代指肯定式逻辑和加NOT后的否定式逻辑）
如果查询条件是单字段主键（有索引且不允许NULL），则EXISTS和IN的性能基本一样，IN的查询通常写法简单、逻辑直观。
如果查询条件涉及多个字段，则最好选择EXISTS，千万不要用字段拼接再IN的方式（索引会失效）。
如果条件不确定，选用EXISTS是最保险的办法，性能最好，不受三值逻辑影响（EXISTS只会返回True/False不会返回Unknown），但代码逻辑稍稍复杂，思路要理清楚，而且相关字段最好采用“表（别）名.字段名”的形式。

附一：IN/NOT IN容易出现的两个问题
参看如下代码：

SELECT EmployeeID = n, EmployeeName ='E' + RIGHT('000' + CAST(n AS varchar(10)),3) 
INTO #Employees 
FROM dbo.Nums 
WHERE n <= 10

SELECT EmployeeID INTO #Badboys
FROM (
	SELECT TOP(4) EmployeeID = n 	
	FROM dbo.Nums 
	WHERE n <= 10 
	ORDER BY NEWID()) tmp
UNION
SELECT NULL

--问题1：
SELECT * FROM #Employees 
WHERE EmployeeID IN (SELECT EmployeeID FROM #Badboys);

SELECT * FROM #Employees 
WHERE EmployeeID NOT IN (SELECT EmployeeID FROM #Badboys);

--问题2：
SELECT * FROM #Employees 
WHERE EmployeeName IN (SELECT EmployeeName FROM #Badboys);

SELECT * FROM #Employees 
WHERE EmployeeName NOT IN (SELECT EmployeeName FROM #Badboys);

其中：
问题1是三值逻辑的问题，说明了在NOT IN遇到NULL时要特别小心（参看 关于 not in的疑问一帖）。这也是为什么建议“如果可能，尽量让所有字段都声明为NOT NULL”的原因之一。
问题2是SQL Server子查询处理时命名空间解析的漏洞，说明了在多表查询中采用“表（别）名.字段名”的形式的好处，否则就要对字段名的拼写非常小心。

附二：EXISTS、IN与JOIN性能分析测试代码： 

--表中字段不允许NULL                         
--TestCase1: 无重复数据，无索引
CREATE TABLE T1(n int NOT NULL)
CREATE TABLE T2(n int NOT NULL)

INSERT INTO T1
SELECT n FROM dbo.Nums WHERE n <= 100;

INSERT INTO T2
SELECT n FROM dbo.Nums WHERE n <= 100 AND n % 2 = 0;

--TestCase2: 无重复数据，有索引
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IX_T1 ON T1(n)
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IX_T2 ON T2(n)

--TestCase3: 有重复数据，无索引
DROP TABLE T1
DROP TABLE T2
CREATE TABLE T1(n int NOT NULL)
CREATE TABLE T2(n int NOT NULL);

INSERT INTO T1
SELECT n FROM dbo.Nums WHERE n <= 100

INSERT INTO T2
SELECT n FROM dbo.Nums WHERE n <= 100 AND n % 2 = 0
UNION ALL
SELECT n FROM dbo.Nums WHERE n <= 100 AND n % 3 = 0

--TestCase4: 有重复数据，有索引
CREATE CLUSTERED INDEX IX_T1 ON T1(n)
CREATE CLUSTERED INDEX IX_T2 ON T2(n)

--表中字段允许NULL
--TestCase5: 无重复数据，无索引
DROP TABLE T1
DROP TABLE T2
CREATE TABLE T1(n int NULL)
CREATE TABLE T2(n int NULL)

INSERT INTO T1
SELECT n FROM dbo.Nums WHERE n <= 100

INSERT INTO T2
SELECT n FROM dbo.Nums WHERE n <= 100 AND n % 2 = 0

--TestCase6: 无重复数据，有索引
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IX_T1 ON T1(n)
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IX_T2 ON T2(n)

--TestCase7: 有重复数据，无索引
DROP TABLE T1
DROP TABLE T2
CREATE TABLE T1(n int NULL)
CREATE TABLE T2(n int NULL)

INSERT INTO T1
SELECT n FROM dbo.Nums WHERE n <= 100

INSERT INTO T2
SELECT n FROM dbo.Nums WHERE n <= 100 AND n % 2 = 0
UNION ALL
SELECT n FROM dbo.Nums WHERE n <= 100 AND n % 3 = 0

--TestCase8: 有重复数据，有索引
CREATE CLUSTERED INDEX IX_T1 ON T1(n)
CREATE CLUSTERED INDEX IX_T2 ON T2(n)

--Foreach TestCase above，分别执行以下两组语句并观察执行计划：
--肯定式逻辑
SELECT T1.*FROM T1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM T2 WHERE T2.n = T1.n)

SELECT T1.* FROM T1 WHERE T1.n IN (SELECT T2.n FROM T2)

SELECT DISTINCT T1.* FROM T1 INNER JOIN T2 ON T1.n = T2.n	--不加DISTINCT可能会引起重复

--否定式逻辑
SELECT T1.* FROM T1 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM T2 WHERE T2.n = T1.n)

SELECT T1.* FROM T1 WHERE T1.n NOT IN (SELECT T2.n FROM T2) 

SELECT T1.* FROM T1 LEFT JOIN T2 ON T1.n = T2.n WHERE T2.n IS NULL

--End Foreach

--清场
DROP TABLE T1

DROP TABLE T2