not in 和 left join效率比较

`NOT IN` 和 `LEFT JOIN` 在数据库查询中的效率和适用场景有所不同。

1. **`NOT IN`**：
- 这是一个用于过滤的操作符，它会返回不在指定列表中的所有行。当你需要查找不包含某个值或不存在于某个表中的数据时，使用 `NOT IN` 是合适的选择。
- 效率方面：`NOT IN` 通常执行起来比 `JOIN` 快，因为它不需要进行表之间的连接操作。但是，如果列表中的值非常多，可能会导致全表扫描，效率降低，尤其是在大型数据集上。

2. **`LEFT JOIN`**：
- `LEFT JOIN` 是一种连接操作，返回左表的所有行以及右表中匹配的行。如果右表没有匹配的行，结果将填充 NULL 值。
- 效率方面：`LEFT JOIN` 需要对两个表进行关联查询，如果表之间有索引并且关联字段被优化，效率可以接受。如果没有合适的索引，效率会下降，尤其是当右表很大时。

总结来说，`NOT IN` 适用于简单的过滤操作，而 `LEFT JOIN` 更适合需要获取关联数据并处理缺失值的情况。在实际应用中，效率取决于数据量、表结构（是否有索引）以及查询的具体需求。为了获得更准确的效率对比，你应该在特定的数据库环境和查询上下文中进行性能测试。

相关问题

mysql not exists 效率高_mysql not in、left join、IS NULL、NOT EXISTS 效率问题记录

这是一个非常好的问题，关于MySQL中使用哪种方法来查询NOT EXISTS的效率问题一直是一个有争议的话题。下面是一些关于这个问题的记录：

1. NOT IN方法：这是最常见的方法之一，它通常使用一个子查询来查找不在子查询结果集中的记录。这种方法的问题在于，当子查询结果集很大时，它的性能会非常差。

2. LEFT JOIN方法：这种方法使用一个LEFT JOIN语句来将表连接起来，然后使用WHERE子句来查找没有匹配的记录。虽然这种方法的性能比NOT IN方法要好一些，但是它仍然需要连接两个表，因此当表的大小增加时，它的性能也会下降。

3. IS NULL方法：这种方法使用一个子查询来查找不在子查询结果集中的记录，然后使用IS NULL运算符来判断是否存在。这种方法比NOT IN方法要快一些，因为它不需要连接两个表，但是当子查询结果集很大时，它的性能也会下降。

4. NOT EXISTS方法：这种方法使用一个子查询来查找不在子查询结果集中的记录，然后使用NOT EXISTS运算符来判断是否存在。这种方法通常比其他方法要快，因为它不需要连接两个表，并且可以使用索引来提高查询性能。

总的来说，NOT EXISTS方法是最高效的方法，但是在某些情况下，其他方法也可能更适合。在实际使用中，应该根据具体情况选择合适的方法。

在大数据量下，如何利用索引策略对SQL中的in、not in、exists、not exists和left join操作进行性能优化？请结合具体案例说明。

在处理大数据量时，优化SQL查询性能显得尤为重要，尤其是对于使用`in`、`not in`、`exists`、`not exists`和`left join`这类操作符的查询。为了有效利用索引提升性能，我们可以采取以下策略：

参考资源链接：[SQL优化实战：in, not in, exists, not exists与left join](https://wenku.csdn.net/doc/fj9viwm2ph?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 对于`in`和`not in`操作，如果子查询返回的结果集较大，应避免使用，因为这会导致全表扫描。考虑使用`exists`替代，或者预先计算结果集并创建临时表，再使用`in`来关联。如果必须使用子查询，确保子查询返回的字段上有索引，以加快查询速度。

2. 使用`exists`和`not exists`时，查询优化器会利用索引来快速检查是否存在满足条件的行。确保相关联的字段上有索引，特别是当关联表较大且`exists`子句中涉及多个字段时。同时，注意`exists`查询仅需要返回存在性，不必要返回具体的行数据，因此在子查询中仅使用`SELECT 1`即可。

3. 对于`left join`操作，确保左表的主键和右表的外键都有索引。这样可以减少连接操作时的全表扫描。当左表数据量较大而右表较小，且只需要右表中的少量数据时，可以使用`left join`代替`not in`，因为`left join`不会因为右表中没有匹配行而完全扫描右表。

在实际操作中，我们可以通过案例来进行说明：

假设`stu_info`表和`stu_score`表中分别有10万和5万条记录。若需要找出所有有成绩的学生姓名，可以使用以下查询：

SELECT stu_info.name
FROM stu_info
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM stu_score
    WHERE stu_score.stu_id = stu_info.id
);

为了确保`EXISTS`子句中的查询能快速执行，我们应在`stu_score.stu_id`字段上建立索引。如果`stu_score`表中的数据量也很庞大，建议同时在`stu_info.id`上建立索引，以加快查询速度。

在大数据环境下，SQL查询性能的优化往往需要根据具体的查询模式和数据分布进行调整。因此，持续监控查询的执行计划和性能指标，并在必要时调整索引和查询策略，是确保数据库性能的重要手段。

本文档《SQL优化实战：in, not in, exists, not exists与left join》将为你提供更多的操作案例和优化策略，帮助你在实际项目中有效地运用索引优化技术，提升查询效率。

参考资源链接：[SQL优化实战：in, not in, exists, not exists与left join](https://wenku.csdn.net/doc/fj9viwm2ph?spm=1055.2569.3001.10343)