如何对spark sql 中的not in 进行优化

1. 使用NOT EXISTS代替NOT IN

在Spark SQL中，使用NOT EXISTS比NOT IN更有效。这是因为NOT EXISTS只需要找到一个匹配项就可以停止运行了，而NOT IN需要扫描整个列表。因此，使用NOT EXISTS可以提高查询性能。

例如，下面的查询使用NOT IN：

SELECT *
FROM table1
WHERE column1 NOT IN (SELECT column1 FROM table2)

可以优化为使用NOT EXISTS：

SELECT *
FROM table1 t1
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM table2 t2 WHERE t1.column1 = t2.column1)

2. 使用INNER JOIN代替NOT IN

在某些情况下，使用INNER JOIN可以代替NOT IN。例如，下面的查询使用NOT IN：

SELECT *
FROM table1
WHERE column1 NOT IN (SELECT column1 FROM table2)

可以优化为使用INNER JOIN：

SELECT t1.*
FROM table1 t1
LEFT JOIN table2 t2
ON t1.column1 = t2.column1
WHERE t2.column1 IS NULL

这种方法可以避免使用子查询，从而提高查询性能。

3. 使用EXISTS代替IN

在Spark SQL中，使用EXISTS比IN更有效。这是因为EXISTS只需要找到一个匹配项就可以停止运行了，而IN需要扫描整个列表。因此，使用EXISTS可以提高查询性能。

例如，下面的查询使用IN：

SELECT *
FROM table1
WHERE column1 IN (SELECT column1 FROM table2)

可以优化为使用EXISTS：

SELECT *
FROM table1 t1
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 t2 WHERE t1.column1 = t2.column1)

这种方法可以避免使用子查询，从而提高查询性能。