为什么尽量避免使用 IN 和 NOT IN？

前言

在SQL查询中，IN 和 NOT IN 是常用的关键字，用于筛选符合条件的数据。

然而，尽管它们使用方便，但在某些情况下，使用它们可能会导致效率低下或查询结果不准确。

本文将从效率和潜在问题两个角度，深入探讨为什么应尽量避免使用 IN 和 NOT IN，并提供替代方案。

一、效率问题

1. NOT IN 的性能瓶颈

在SQL查询中，NOT IN 往往会导致性能问题，尤其是在处理大数据集时。

以下是一个典型的例子：

假设有两个表 t1 和 t2，每个表都有150万条数据，且 phone 字段上都有索引。

我们想查询 t1 中 phone 不在 t2 中的记录：

SELECT * FROM t1
WHERE phone NOT IN (SELECT phone FROM t2);

这条查询可能会运行得非常慢，甚至需要十几分钟才能完成。

原因是 NOT IN 子查询无法有效利用索引，尤其是在子查询返回的结果集较大时，数据库引擎需要逐条比较，导致性能急剧下降。

2. 使用 NOT EXISTS 优化

相比之下，NOT EXISTS 是一种更高效的替代方案。

同样的查询可以改写为：

SELECT * FROM t1
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM t2 WHERE t1.phone = t2.phone);

这种写法通常只需要20秒左右即可完成查询，性能提升显著。原因是 NOT EXISTS 可以在子查询中利用索引，避免了全表扫描。

二、潜在问题

1. IN 子查询中的列名错误

IN 子查询的一个潜在问题是，如果列名写错，查询可能不会报错，但会返回错误的结果。

例如：

SELECT id1 FROM test1
WHERE id1 IN (SELECT id1 FROM test2);

在这个例子中，test2 表中并没有 id1 列，但查询不会报错，而是返回 test1 中的所有记录。

这是因为 IN 子查询中的列名错误被忽略，导致查询逻辑失效。

2. NOT IN 与 NULL 值的问题

NOT IN 在处理包含 NULL 值的数据时，可能会导致查询结果不准确。

例如：

SELECT id1 FROM test1
WHERE id1 NOT IN (SELECT id2 FROM test2);

如果 test2 中的 id2 列包含 NULL 值，查询将不会返回任何结果。

原因是 NULL 值与任何值的比较都会返回 UNKNOWN，导致 NOT IN 条件无法满足。

三、替代方案

为了避免上述问题，可以采用以下替代方案：

1. 使用 EXISTS 或 NOT EXISTS

EXISTS 和 NOT EXISTS 是更安全和高效的替代方案。

例如：

-- 查询存在于 test2 中的 test1 记录
SELECT * FROM test1
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM test2 WHERE test2.id2 = test1.id1);

-- 查询不存在于 test2 中的 test1 记录
SELECT * FROM test1
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM test2 WHERE test2.id2 = test1.id1);

2. 使用 JOIN

JOIN 也可以用来替代 IN 和 NOT IN。

例如：

-- 查询存在于 test2 中的 test1 记录
SELECT test1.id1
FROM test1
INNER JOIN test2 ON test1.id1 = test2.id2;

-- 查询不存在于 test2 中的 test1 记录
SELECT test1.id1
FROM test1
LEFT JOIN test2 ON test1.id1 = test2.id2
WHERE test2.id2 IS NULL;

四、何时可以使用 IN 和 NOT IN？

尽管 IN 和 NOT IN 存在一些问题，但在某些情况下仍然可以使用。

例如，当查询的条件是一个确定且有限的集合时，IN 是合适的：

SELECT * FROM test1
WHERE id1 IN (1, 2, 3);

这种写法简洁明了，且不会导致性能问题。

五、总结

• 效率问题：NOT IN 在处理大数据集时性能较差，建议使用 NOT EXISTS 或 JOIN 替代。
• 潜在问题：IN 和 NOT IN 容易因列名错误或 NULL 值导致查询结果不准确。
• 替代方案：优先使用 EXISTS、NOT EXISTS 或 JOIN，以提高查询效率和准确性。
• 适用场景：在确定且有限的集合中，IN 和 NOT IN 仍然可以使用。

通过合理选择查询方式，可以有效提升SQL查询的性能和可靠性。

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