目錄

• 物化表
• 物化表轉(zhuǎn)連接
• 總結(jié)

物化表

首先提出一個(gè)不相關(guān)的IN子查詢

SELECT * FROM s1  WHERE key1 IN (SELECT common_field FROM s2 WHERE key3 = "a");

對(duì)于不相關(guān)的 IN 子查詢來說，如果子查詢的結(jié)果集中的記錄條數(shù)很少，那么把子查詢和外層

查詢分別看成兩個(gè)單獨(dú)的單表查詢效率還是蠻高的，但是如果單獨(dú)執(zhí)行子查詢后的結(jié)果集太多的話，就會(huì)導(dǎo)致這
些問題：

• 結(jié)果集太多，可能內(nèi)存中都放不下～
• 對(duì)于外層查詢來說，如果子查詢的結(jié)果集太多，那就意味著 IN 子句中的參數(shù)特別多，這就導(dǎo)致：

無法有效的使用索引，只能對(duì)外層查詢進(jìn)行全表掃描。
在對(duì)外層查詢執(zhí)行全表掃描時(shí)，由于 IN 子句中的參數(shù)太多，這會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)一條記錄是否符合和 IN 子句中的參數(shù)匹配花費(fèi)的時(shí)間太長(zhǎng)。
比如說 IN 子句中的參數(shù)只有兩個(gè)：
SELECT * FROM tbl_name WHERE column IN (a, b);
這樣相當(dāng)于需要對(duì) tbl_name 表中的每條記錄判斷一下它的 column 列是否符合 column = a OR column= b 。在 IN 子句中的參數(shù)比較少時(shí)這并不是什么問題，如果 IN 子句中的參數(shù)比較多時(shí)，比如這樣：
SELECT * FROM tbl_name WHERE column IN (a, b, c …, …);
那么這樣每條記錄需要判斷一下它的 column 列是否符合 column = a OR column = b OR column = c
OR … ，這樣性能耗費(fèi)可就多了。

所以提出一個(gè)解決方案：不直接將不相關(guān)子查詢的結(jié)果集當(dāng)作外層查詢的參數(shù)，而是將該結(jié)果集寫入一個(gè)臨時(shí)表里。

臨時(shí)表的特性：

1. 該臨時(shí)表的列就是子查詢結(jié)果集中的列。
2. 寫入臨時(shí)表的記錄會(huì)被去重。
3. 一般情況下子查詢結(jié)果集不會(huì)大的離譜，所以會(huì)為它建立基于內(nèi)存的使用 Memory 存儲(chǔ)引擎的臨時(shí)表，而且會(huì)為該表建立哈希索引。
4. 如果子查詢的結(jié)果集非常大，超過了系統(tǒng)變量 tmp_table_size 或者 max_heap_table_size ，臨時(shí)表會(huì)轉(zhuǎn)而
   使用基于磁盤的存儲(chǔ)引擎來保存結(jié)果集中的記錄，索引類型也對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)?B+ 樹索引。
   這個(gè)將子查詢結(jié)果集中的記錄保存到臨時(shí)表的過程稱之為 物化。

物化表轉(zhuǎn)連接

當(dāng)我們把子查詢進(jìn)行物化之后，假設(shè)子查詢物化表的名稱為 materialized_table ，該物化表存儲(chǔ)的子查詢結(jié)果集的列為 m_val ，那么這個(gè)查詢其實(shí)可以從下邊兩種角度來看待：

SELECT * FROM s1WHERE key1 IN (SELECT common_field FROM s2 WHERE key3 = ‘a(chǎn)");

從表 s1 的角度來看待，整個(gè)查詢的意思其實(shí)是：對(duì)于 s1 表中的每條記錄來說，如果該記錄的 key1 列的值

在子查詢對(duì)應(yīng)的物化表中，則該記錄會(huì)被加入最終的結(jié)果集。畫個(gè)圖表示一下就是這樣：

從子查詢物化表的角度來看待，整個(gè)查詢的意思其實(shí)是：對(duì)于子查詢物化表的每個(gè)值來說，如果能在 s1 表
中找到對(duì)應(yīng)的 key1 列的值與該值相等的記錄，那么就把這些記錄加入到最終的結(jié)果集。

也就是說其實(shí)上邊的查詢就相當(dāng)于表 s1 和子查詢物化表 materialized_table 進(jìn)行內(nèi)連接：

SELECT s1.* FROM s1 INNER JOIN materialized_table ON key1 = m_val;

如果使用 s1 表作為驅(qū)動(dòng)表的話，總查詢成本由下邊幾個(gè)部分組成：

1. 物化子查詢時(shí)需要的成本
2. 掃描 s1 表時(shí)的成本
3. s1表中的記錄數(shù)量 × 通過 m_val = xxx 對(duì) materialized_table 表進(jìn)行單表訪問的成本（物化表中的記錄是不重復(fù)的，并且為物化表中的列建立了索引，所以這個(gè)步驟顯然是非常快的）。

如果使用 materialized_table 表作為驅(qū)動(dòng)表的話，總查詢成本由下邊幾個(gè)部分組成：

1. 物化子查詢時(shí)需要的成本
2. 掃描物化表時(shí)的成本
3. 物化表中的記錄數(shù)量 × 通過 key1 = xxx 對(duì) s1 表進(jìn)行單表訪問的成本

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Mysql查詢優(yōu)化之IN子查詢優(yōu)化方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Mysql IN子查詢優(yōu)化內(nèi)容請(qǐng)搜索以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持！