转 exists in (二)_习惯累积沉淀_新浪博客

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select * from A
where id in(select id from B)

以上查询使用了in语句,in()只执行一次,它查出B表中的所有id字段并缓存起来.之后,检查A表的id是否与B表中的id相等,如果相等则将A表的记录加入结果集中,直到遍历完A表的所有记录.
它的查询过程类似于以下过程

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

for(int i=0;i
   for(int j=0;j
      if(A[i].id==B[j].id) {
         resultSet.add(A[i]);
         break;
      }
   }
}
return resultSet;

可以看出,当B表数据较大时不适合使用in(),因为它会B表数据全部遍历一次.
如:A表有10000条记录,B表有1000000条记录,那么最多有可能遍历10000*1000000次,效率很差.
再如:A表有10000条记录,B表有100条记录,那么最多有可能遍历10000*100次,遍历次数大大减少,效率大大提升.

结论:in()适合B表比A表数据小的情况

select a.* from A a
where exists(select 1 from B b where a.id=b.id)

以上查询使用了exists语句,exists()会执行A.length次,它并不缓存exists()结果集,因为exists()结果集的内容并不重要,重要的是结果集中是否有记录,如果有则返回true,没有则返回false.
它的查询过程类似于以下过程

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

for(int i=0;i
   if(exists(A[i].id) {    //执行select 1 from B b where b.id=a.id是否有记录返回
       resultSet.add(A[i]);
   }
}
return resultSet;

当B表比A表数据大时适合使用exists(),因为它没有那么遍历操作,只需要再执行一次查询就行.
如: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.
如: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.

结论:exists()适合B表比A表数据大的情况