在知乎上看到这样一个问题:
MySQL 查询 select * from table where id in (几百或几千个 id) 如何提高效率?修改
电商网站,一个商品属性表,几十万条记录,80M,索引只有主键id,做这样的查询如何提高效率?
select * from table where id in (几百或几千个id)
这些id没啥规律,分散的。。。。
看了一下答案,感觉有好多不靠谱的,但是口说无凭,所以在我的电脑上写了几个查询测试一下。我用的是Postgresql9.4,但感觉mysql应该也差不多,首先创建一个简单表,只有简单的3列,在这个问题的下面好多人提到了需要看表的大小,其实这个问题和表大小无关,只和index的大小有关,因为是index是建立在int上的,所以只和纪录数目有关。
Table "public.t9" Column | Type | Modifiers --------+----------------+----------- c1 | integer | c2 | character(100) | c3 | character(200) | Indexes: "i1" UNIQUE, btree (c1)insert into t9 values(generate_series(1000,500000,1),repeat('a',90),repeat('b',180));
之后生成一些随机数,Mac上用jot,Linux上用shuf
for ((i=0;i<100000;i++)) do jot -r 1 1000 600000 rand.file done
然后根据rand.file 生成查询语句:
select * from t9 where c1 in ( 494613, 575087, 363588, 527650, 251670, 343456, 426858, 202886, 254037, ... 1 );
分别生成3个sql文件,in内变量的数目分别是100,1000和10000个,执行这3个sql文件,看看时间
try psql study -f test_100.sql -o /dev/null LOG: duration: 2.879 ms try psql study -f test_1000.sql -o /dev/null LOG: duration: 11.974 ms try psql study -f test_10000.sql -o /dev/null LOG: duration: 355.689 ms
可以看到只有在in内数据到了10,000个的时候数据时间会有比较大的变化,但也不过是在300多ms内完成。
那如果按照有些回答那样,先建一个临时表,然后用in subquery,并且希望这时候可以两表join呢?为了简单我直接用两表join了
drop table t_tmp; create table t_tmp(id int); insert into t_tmp (id) values (494613), (575087), (363588), (345980),... (1); select t9.* from t9, t_tmp where t9.c1 = t_tmp.id;
时间如何呢?
try psql study -f test_create_10000.sql -o /dev/null LOG: duration: 2.078 ms LOG: duration: 1.233 ms LOG: duration: 224.112 ms LOG: duration: 322.108 ms
除去drop和create的时间,依然花费了500+的时间,这里的前提还是我用的ssd盘,所以写LOG的时间会快很多。为什么会这么慢呢?用explain看一下,这时候数据量较大,直接走Merge join 了
那1000行数据的效率如何呢?
try psql study -f test_create_1000.sql -o exp.out LOG: duration: 2.476 ms LOG: duration: 0.967 ms LOG: duration: 2.391 ms LOG: duration: 8.780 ms
100行的数据如下:
try psql study -f test_create_100.sql -o /dev/null LOG: duration: 2.020 ms LOG: duration: 1.028 ms LOG: duration: 1.074 ms LOG: duration: 1.912 ms
可以看到在100个值和1000个值的情况下create table的方式不会比直接在in里面写所有的变量好多少,explain看的话是在用NLJ了。但在数据量更大(按照原问题,这里in的数量其实无法预知)的情况下效率只会更低,再加上额外的表维护成本和多余的SQL语句,DBA肯定不喜欢的,还是相信数据库,放心大胆直接用in list来搞定这些问题吧。
以上内容是针对select in 在postgresql的效率问题,希望对大家有所帮助!
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