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in 是把外表和内表作 hash join ,而 exists 是对外表作 loop ,每次 loop 再对内表进行查询。 一般大家都认为 exists in 语句的效率要高,这种说法其实是不准确的,这个是要区分环境的。 exists对外表用 loop 逐条查询,每次查询都会查看 exists 的条件语句,当 exists 里的条件语句能够返回记录行时 ( 无论记录行是的多少,只要能返回 ) ,条件就为真,返回当前 loop 到的这条记录,反之如果 exists 里的条件语句不能返回记录行,则当前 loop 到的这条记录被丢弃, exists 的条件就像一个 bool 条件,当能返回结果集则为 true ,不能返回结果集则为 false 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,重要的是其内查询语句的结果集空或者非空,空则返回 false ,非空则返回 true
它的查询过程类似于以下过程: B 表比 A 表数据大时适合使用 exists() ,因为它没有那么多遍历操作,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 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 在插入记录前,需要检查这条记录是否已经存在,只有当记录不存在时才执行插入操作,可以通过使用 EXISTS 条件句防止插入重复记录。
insert into A (name,age) select name,age from B where not exists (select 1 from A where A.id=B.id);
EXISTS
IN 的使用效率的问题,通常情况下采用 exists 要比 in 效率高,因为 IN 不走索引。但要看实际情况具体使用: IN 适合于外表大而内表小的情况; EXISTS 适合于外表小而内表大的情况。 SEIANG@seiang11g> select * from wjq1 where exists (select 1 from wjq2 where wjq1.object_name=wjq2.table_name and wjq2.table_name like 'M%'); SEIANG@seiang11g> select /*+ rule*/ * from wjq1 where exists (select 1 from wjq2 where wjq1.object_name=wjq2.table_name and wjq2.table_name like 'M%'); 通过上面两个执行计划的对比发现:
在这里,我们可以看到实际上,使用in效率比exists效率更高。我们可以这样来理解这种情况:
对于in,RBO优化器选择的内存查询的结果作为驱动表来进行nest loops连接,所以当内存查询的结果集比较小的时候,这个in的效率还是比较高的。
对于exists,RBO优化器则是利用外查询表的全表扫描结果集过滤内查询的结果集,当外查询的表比较大的时候,相对效率比较低。 SEIANG@seiang11g> select * from wjq2 where exists (select 1 from wjq1 where wjq1.object_name=wjq2.table_name and wjq1.object_name like 'S%');

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