mysql中批量查询使用in还是n+1?

某日,在一LAMP群里,讨论这个,有些人倾向于in,有些人倾向n+1(用union组合结果),还说是baidu的dba去他们公司培训说一定要使用n+1.。
其实,我看未必,使用in的话搜索只需走扫描一次索引就好了,因为是rang,从最小值扫到最大值。而使用n+1的话,每条sql都需从树根开始往下扫描,这样反而遍历的索引数多了。
所以,我的看法是,当值之间比较相近(顺序)的时候使用in,当值之间分隔比较远(随机)的话使用n+1。当然,只是猜测。

在一台机器上实验,存储引擎使用innodb,数据量1m条。

当只有20个值的情况
|        1 | 0.00100000 | 顺序  in
| 2 | 0.00300100 | 顺序 n+1

| 3 | 0.02265800 | 随机 in
| 4 | 0.00201200 | 随机 n+1


当只有20个值的情况
|        6 | 0.00124700 | 顺序 in  
| 7 | 0.00614000 | 顺序 n+1

| 8 | 0.00431300 | 随机 in
| 9 | 0.00458700 | 随机 n+1


当只有50个值的情况
|       10 | 0.00125100 | 顺序 in 
| 11 | 0.00926500 | 顺序 n+1

| 12 | 0.00769100 | 随机 in
| 13 | 0.01016400 | 随机 n+1


当只有200个值的情况
|       15 | 0.00231500 | 顺序 in 
| 16 | 0.06058700 | 顺序 n+1

| 17 | 0.01531700 | 随机 in
| 18 | 0.02295500 | 随机 n+1


当只有500个值的情况
|        1 | 0.00097000 | 顺序 in 
| 2 | 0.00182400 | 顺序 n+1

| 3 | 0.00098000 | 随机 in
| 4 | 0.08855100 | 随机 n+1


当只有1000个值的情况
|        6 | 0.01431000 | 顺序 in 
| 7 | 0.69286300 | 顺序 n+1

| 8 | 0.04851800 | 随机 in
| 9 | 0.16052700 | 随机 n+1


当顺序的时候,和我猜测的一样,使用in快。
但是随机的时候,还是in快,具体原因没想明白,可能和值的随机性以及sql的解释有关。
如果,in快的原因没猜错的话,可以考虑用混合方式。

不过,我认为如果这类型的sql没给你带来很大的性能问题,就不要再上面浪费时间了。。
<think>嗯,用户问的是MySQL中的N+1问题,我需要用通俗易懂的方法来解释这个问题。首先,我应该回忆一下自己对这个问题的理解,确保没有记错。然后考虑如何用类比或者例子来说明,让用户更容易明白。 首先,N+1问题通常出现在ORM(对象关系映射)框架中,比如Hibernate或者Active Record。当应用程序需要加载主记录和相关的子记录时,如果处理不当,会导致执行一次主查询和N次子查询,这样总共是N+1查询效率很低。 那如何用例子来说明呢?比如,用户和订单的关系。假设有一个用户表,每个用户有多个订单。如果我要获取所有用户及其订单,可能会先查询所有用户(1查询),然后对每个用户单独查询订单(N次查询,每个用户一次)。这时候总查询次数就是用户数量加1,也就是N+1次。 不过,用户可能不太熟悉ORM,所以需要更生活化的类比。比如,去图书馆借书。假设你要借10本书,每本书都要单独去书架上找,而不是一次性拿好所有需要的书。这样来回跑10次,效率很低,这就是N+1的问题。优化方法就是一次性拿到所有需要的书,对应到数据库就是使用JOIN或者预加载,把数据一次性取出。 另外,用户可能想知道如何解决这个问题。这时候需要提到解决方案,比如使用JOIN语句将主表和子表连接起来,一次性获取所有数据,或者使用ORM提供的预加载(eager loading)功能,这样就能减少查询次数。 可能还需要考虑用户的技术背景,如果他们不熟悉SQL语句,可能需要更简单的解释。比如,避免循环中执行查询,而是提前把所有需要的数据都取出来。 还要注意避免专业术语过多,用更常见的词汇替换。比如“ORM”可以解释为“数据库操作工具”或者“某些框架自动处理数据查询的方式”。 最后,检查例子是否贴切,有没有逻辑漏洞。比如,图书馆的例子是否准确反映了N+1的问题,有没有更合适的类比?或者订单和用户的例子是否足够清晰? 总结下来,应该分步骤解释:问题是什么,为什么会出现,如何解决。结合例子和类比,让用户能够直观理解,并记住解决方法。</think>MySQL中的「N+1问题」是一种常见的低效查询问题,**本质是「多次重复的小查询」替代了「一次高效的大查询」**,导致数据库性能急剧下降。用一个生活化的例子帮你秒懂: --- ### 📖 场景比喻:查字典 假设你要查10个生字,每个生字对应10个例句。 - **低效方式(N+1问题)**: 1. 先查这10个生字的基本解释(1查询); 2. 对每个生字,再单独查它的例句(10次查询)。 总共:1(生字) + 10(例句) = **11查询**! - **高效方式(JOIN查询)**: 直接一次性查出10个生字和它们的所有例句(1查询)。 总共:**1查询**! --- ### 💻 技术案例:用户和订单 假设数据库中有两张表:`users`(用户)和`orders`(订单),一个用户有多个订单。 **需求**:查出所有用户及其订单。 - **N+1问题的代码逻辑**: 1. 第1查询:`SELECT * FROM users;`(查出100个用户) 2. 循环每个用户,第i次查询:`SELECT * FROM orders WHERE user_id = ?;` 总查询次数 = 1(用户) + 100(每个用户的订单) = **101次**! - **优化后的方式(JOIN)**: 直接一次性联表查询: ```sql SELECT users.*, orders.* FROM users LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id; ``` 总查询次数 = **1次**! --- ### ❗ 为什么N+1很糟糕? 1. **网络开销**:每次查询都要经过网络传输,101次 vs 1次,速度差百倍。 2. **数据库压力**:数据库处理大量小查询效率远低于单个大查询。 3. **代码可读性**:循环嵌套查询会让代码臃肿,难以维护。 --- ### 🔧 如何解决? 1. **JOIN联表查询**:一次性关联所有需要的数据(适合简单关联)。 2. **批量查询(Batch Query)**:将多次小查询合并为一次(比如用`WHERE user_id IN (1,2,3...)`)。 3. **ORM工具的预加载**:如Java的Hibernate中`@Fetch(FetchMode.JOIN)`,或Ruby on Rails的`includes(:orders)`。 --- ### 🌰 再举个栗子:评论区嵌套回复 假设你要展示一篇文章的100条评论,每条评论有10条回复。 - **N+1问题**:1次查评论 + 100次查回复 = 101查询。 - **优化后**:1次联表查询直接拿到所有评论和回复。 **结论**:N+1问题的核心是「用多次小查询的便利性,牺牲了性能」,而优化思路是「用空间换时间,减少交互次数」。
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