MySql in 查询和其他查询效率对比

数据库表数据在 100万,in 匹配数据在500条左右。

匹配字段已经建立了索引。

 

1.

select f.recordType,f.id,f.selectMonthGroup from ftms_fly_training_record f where f.selectMonthGroup in
('1970-01','1970-02','1970-03','1970-04','1970-05','1970-06','1970-07','1970-08','1970-09','1970-10','1970-11','1970-12','1971-01','1971-02','1971-03','1971-04','1971-05','1971-06','1971-07','1971-08','1971-09','1971-10','1971-11','1971-12','1972-01','1972-02','1972-03','1972-04','1972-05','1972-06','1972-07','1972-08','1972-09','1972-10','1972-11','1972-12','1973-01','1973-02','1973-03','1973-04','1973-05','1973-06','1973-07','1973-08','1973-09','1973-10','1973-11','1973-12','1974-01','1974-02','1974-03','1974-04','1974-05','1974-06','1974-07','1974-08','1974-09','1974-10','1974-11','1974-12','1975-01','1975-02','1975-03','1975-04','1975-05','1975-06','1975-07','1975-08','1975-09','1975-10','1975-11','1975-12','1976-01','1976-02','1976-03','1976-04','1976-05','1976-06','1976-07','1976-08','1976-09','1976-10','1976-11','1976-12','1977-01','1977-02','1977-03','1977-04','1977-05','1977-06','1977-07','1977-08','1977-09','1977-10','1977-11','1977-12','1978-01','1978-02','1978-03','1978-04','1978-05','1978-06','1978-07','1978-08','1978-09','1978-10','1978-11','1978-12','1979-01','1979-02','1979-03','1979-04','1979-05','1979-06','1979-07','1979-08','1979-09','1979-10','1979-11','19
<think>嗯,用户想了解MySQL中表关联查询的性能对比,哪个更快。我需要先回忆一下相关的知识点。记得之前看过一些资料,说子查询JOIN的性能比较并不是绝对的,取决于具体情况。比如子查询有时候会被优化成JOIN操作,但有时候如果子查询相关的话,可能会有不同的执行计划。 首先,应该考虑数据库的优化器如何处理这两种写法。MySQL的优化器在某些版本中对子查询的处理可能不够高效,尤其是在旧版本中,相关子查询可能会导致性能问题,因为每行数据都要执行一次子查询。而JOIN操作通常可以利用索引,尤其是当关联字段有索引时,性能会更好。 不过也有例外情况,比如当子查询的结果集很小,并且外层查询能够有效利用索引时,子查询可能更快。例如,引用中的例子提到子查询作为外层WHERE条件,可能让外层查询走索引,从而避免全表扫描。这时候子查询可能比LEFT JOIN快。 另外,还要看具体的查询结构。如果是多层嵌套的子查询,尤其是相关子查询,可能会影响性能,因为需要为外层查询的每一行执行子查询。而JOIN操作可以通过一次扫描完成,尤其是当使用合适的连接算法时,比如Nested Loop Join、Hash Join等。 还要考虑索引的情况。如果关联字段或者子查询中的过滤条件字段有合适的索引,那么无论是JOIN还是子查询都可能高效。反之,没有索引的话,两者都可能慢。 可能还需要注意数据量的大小。当数据量很大时,JOIN操作可能会更高效,尤其是在关联字段有索引的情况下,可以快速定位到匹配的行。而子查询如果结果集很大,可能会导致临时表的创建,增加额外的开销。 另外,子查询的类型也很重要。比如,EXISTS子查询通常可以转换为半连接(Semi Join),这种情况下优化器可能会优化得比较好。而IN查询在某些情况下可能会被优化成JOIN,但有时候也可能导致全表扫描。 总结一下,需要告诉用户,性能对比没有绝对的答案,要根据具体情况分析。通常建议使用JOIN,尤其是当关联字段有索引时,但也要考虑子查询的具体写法、数据量、索引情况以及MySQL的版本。最好是通过实际执行EXPLAIN命令来查看执行计划,比较两者的查询开销,或者在实际数据环境中进行性能测试。</think>### MySQL表关联与子查询性能对比分析 #### 一、核心结论 1. **常规场景下,表关联(JOIN)通常性能更优** - 当关联字段有索引时,JOIN可通过索引快速匹配数据,减少扫描量[^3][^4] - JOIN操作能利用数据库的优化器生成更高效的执行计划[^1] 2. **特定场景下子查询可能更快** - 子查询结果集极小且外层查询能利用索引时(如`WHERE id IN (子查询)`)[^3] - 多层嵌套相关子查询可精准控制筛选逻辑时[^2] #### 二、性能差异原理 | 操作类型 | 执行特点 | 典型场景 | |---------|---------|---------| | **表关联** | 单次扫描关联表,通过索引快速匹配 | 多表数据量较大且有关联索引 | | **子查询** | 可能逐行执行子查询(相关子查询) | 筛选条件复杂且结果集小 | #### 三、优化建议 1. **优先尝试JOIN写法** ```sql -- JOIN示例 SELECT e1.* FROM employees e1 JOIN departments d ON e1.dept_id = d.id WHERE d.name = 'Engineering'; ``` 优势:可利用`dept_id``id`的联合索引 2. **子查询优化策略** ```sql -- 优化后的子查询 SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN ( SELECT id FROM customers WHERE country = 'CN' -- 确保子查询字段有索引 ); ``` 关键:为`customers.country`字段添加索引 #### 四、验证方法 1. 使用`EXPLAIN`分析执行计划 ```sql EXPLAIN SELECT... -- 对比两种写法的type/rows/Extra字段 ``` 2. 性能测试工具 ```sql -- 使用BENCHMARK函数(需注意缓存影响) SELECT BENCHMARK(100000, (SELECT ...)); ``` #### 五、典型场景对比 | 场景 | 推荐方案 | 原因 | |------|---------|------| | 多层过滤条件 | 相关子查询 | 精准控制逻辑流 | | 大数据量关联 | JOIN操作[^1] | 减少临时表生成 | | 存在覆盖索引 | 子查询[^3] | 避免全表扫描 |
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