in 和 exists

这篇博客探讨了在大数据量下SQL查询性能的差异,主要对比了使用`IN`子查询和`EXISTS`子查询的情况。当n值(B表中与A表相关的数据量)非常大时,`IN`操作可能导致大量内存消耗,而`EXISTS`通常更优。然而,如果m值(A表的数据量)很大,`IN`查询可能更为高效。文章通过实例解释了两种查询方式的工作原理,并提供了性能评估的建议。

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A表数据数量为m,B表数据中和A有关的数据数量为n.
select * from A where A.id in(select B.aid from B) 先执行子查询,将结果放到内存中,在执行主查询进行条件筛选.缓存n条数据,再用m条数据进行条件筛选,筛选m*n次.

select * from A where exists( select 1 from B where B.aid = A.id)先执行主查询, 查出m条数据,再进行m次查询.

in:

for(int i = 0;i<m;i++){
	for(int j = 0; j< n; j++){
		return A[i].id==B[j].aid;
	}
}

exist:

for(int i = 0;i<m;i++){
	return execute(select 1 from B where B.aid = A[i].id);
}

若m=1,n=10000,则in需要在内存中循环遍历1*10000次,exist需要执行1次sql.
所以当n特别大时,用in内存会占用很多,用exist较好.
若m特别大,用in较好

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