MySQL IN查询索引使用揭秘：数据量与查询结构影响大

MySQL中使用IN查询到底走不走索引

MySQL中IN查询的索引使用情况受多种因素影响。
首先，重要的是查看数据量的大小。
通常，虽然IN运算符使用索引来提高查询效率，当表中IN后面的数据比例超过30%时；MySQL将扫描整个表以检索所有匹配项。
标签没有什么帮助。
第二，考虑IN后面是否有详细的查询。
子查询的存在可以改变查询方法并使索引的使用变得复杂。
在某些情况下，子查询会影响索引的使用，因为它们会延迟MySQL选择不同的执行计划。
判断IN查询是否可以同时使用索引；这就需要根据数据量和查询结构进行分析。
当森林面积较大时，由于同比例较高，无询盘；IN运算符可以使用更多索引来提高查询性能。
相反，当水量较少时，匹配率高或包含查询；使用该指数的影响可能有限；甚至扫描全表来代替索引查询。

不要再问我in，exists走不走索引了...

引言在处理业务需求时，我们面临着将一条数据A存储到数据库B中，并找出与数据库B相比额外的部分。
为了简化问题，我用一个模型来描述这个过程。
在寻找解决方案时，我们发现了与“notin'”和“notexists”类似的逻辑。
然而，我们对“IN”、“NOTIN”、“EXISTS”和“NOTEXISTS”这四个运算符的用法和效率以及它们是否真正使用了索引存在疑问。
带着这些问题，本文将一一探讨。
使用说明为了方便理解，我们创建了两张表t1和t2，并填充了一些数据。
其中，ID为主键，name为简单索引。
对于当前的问题，我们可以使用“NOTIN”或“NOTEXISTS”来过滤t1表中的数据而不是t2表中的数据。
对name字段进行匹配操作。
执行结果是一样的，但请注意“NOTIN”和“NOTEXISTS”的用法有差异。
“NOTIN”要求子查询的匹配字段不能为空，否则可能返回空结果。
将具有空值的名称添加到T2表后，“NOTIN”将返回一个空集。
“NOTEXISTS”返回一个布尔值，不关心返回的具体数据。
在执行效率方面，根据MySQL版本的不同，“IN”和“EXISTS”索引的使用情况存在差异。
“IN”和“EXISTS”的效率取决于匹配字段的长度和数据量，并且存在一定的临界点。
In，执行过程存在，执行“IN”查询时，MySQL会先执行子查询得到结果集，然后再执行条件。
完成后会与外部表进行笛卡尔积运算来过滤数据。
“EXISTS”查询首先遍历外部表并判断内表中每条记录的匹配情况，只有在内表中找到匹配情况才会返回true。
指数？网上有一种说法，“IN”和“EXISTS”不会被索引，但事实并非如此。
根据MySQL版本和字段长度的不同，是否使用索引存在差异。
通过实际测试验证，可以发现数据量和字段长度相关的规律。
效果如何？对于网上流传的“EXISTS”比“IN”效率更高的说法，通过数据量测试发现实际情况并不一致。
在不同数据量的情况下，“IN”和“EXISTS”的执行效率是不同的，优化器在不同情况下的处理也不同。
谁快谁慢，谁虚无或不存在？对于“NOTIN”和“NOTEXISTS”的对比，测试结果表明，在不同数据量和索引类型条件下，执行效率存在差异。
一般来说，当较小的表用作外部表时，“NOTEXISTS”效率更高，而当较大的表用作外部表时，“NOTIN”与“NOTEXISTS”或“NOTIN”一样高效。
快速地。
JOIN的嵌套循环要理解为什么JOIN中的“IN”会变，就需要了解JOIN的三个嵌套循环连接。
其中包括简单嵌套循环连接、索引嵌套循环连接和块索引嵌套连接。
这三个