MySQL查询，是 join性能好，还是in一下更快呢？

吾爱主题阅读：158 2023-12-01 15:54:00 评论：0

先总结：

数据量小的时候，用join更划算
数据量大的时候，join的成本更高，但相对来说join的速度会更快
数据量过大的时候，in的数据量过多，会有无法执行SQL的问题，待解决

事情是这样的，在一次代码review的时候有同学提出说，不要写join，join耗性能还是慢来着，当时也是真的没有多想，那就写in好了，最近发现in的数据量过大的时候会导致sql慢，甚至sql太长，直接报错了。

这次来浅究一下，到底是in好还是join好，仅目前认知探寻，有不对之处欢迎指正

以下实验仅在本机电脑试验。

一、表结构

1、用户表

图片

CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '姓名',
  `gender` smallint DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  `mobile` varchar(11) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '手机号',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `mobile` (`mobile`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1005 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci

2、订单表

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CREATE TABLE `order` (
  `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `price` decimal(18,2) NOT NULL,
  `user_id` int NOT NULL,
  `product_id` int NOT NULL,
  `status` smallint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '订单状态',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `user_id` (`user_id`),
  KEY `product_id` (`product_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=202 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci

二、先来试少量数据的情况

用户表插一千条随机生成的数据，订单表插一百条随机数据

查下所有的订单以及订单对应的用户

下面从三个维度来看

多表连接查询成本 = 一次驱动表成本 + 从驱动表查出的记录数 * 一次被驱动表的成本

1、join

JOIN:

explain format=json select order.id, price, user.`name` from `order` join user on order.user_id = user.id;

子查询:

select order.id,price,user.`name` from `order`,user where user_id=user.id;

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2、分开查

select `id`,price,user_id from `order`;

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select name from user where id in (8, 11, 20, 32, 49, 58, 64, 67, 97, 105, 113, 118, 129, 173, 179, 181, 210, 213, 215, 216, 224, 243, 244, 251, 280, 309, 319, 321, 336, 342, 344, 349, 353, 358, 363, 367, 374, 377, 380, 417, 418, 420, 435, 447, 449, 452, 454, 459, 461, 472, 480, 487, 498, 499, 515, 525, 525, 531, 564, 566, 580, 584, 586, 592, 595, 610, 633, 635, 640, 652, 658, 668, 674, 685, 687, 701, 718, 720, 733, 739, 745, 751, 758, 770, 771, 780, 806, 834, 841, 856, 856, 857, 858, 882, 934, 942, 983, 989, 994, 995);  \[in的是order查出来的所有用户id\]

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如此看来，分开查和join查的成本并没有相差许多

3、代码层面

主要用php原生写了脚本，用ab进行10个同时的请求，看下时间，进行比较

ab -n 100 -c 10

in

$mysqli = new mysqli('127.0.0.1', 'root', 'root', 'test');
 if ($mysqli->connect_error) {
     die('Connect Error (' . $mysqli->connect_errno . ') ' . $mysqli->connect_error);
 }

 $result = $mysqli->query('select `id`,price,user_id from `order`');
 $orders = $result->fetch_all(MYSQLI_ASSOC);

 $userIds = implode(',', array_column($orders, 'user_id')); // 获取订单中的用户id
 $result = $mysqli->query("select `id`,`name` from `user` where id in ({$userIds})");
 $users = $result->fetch_all(MYSQLI_ASSOC);// 获取这些用户的姓名

 // 将id做数组键
 $userRes = [];
 foreach ($users as $user) {
     $userRes[$user['id']] = $user['name'];
 }

 $res = [];
 // 整合数据
 foreach ($orders as $order) {
     $current = [];
     $current['id'] = $order['id'];
     $current['price'] = $order['price'];
     $current['name'] = $userRes[$order['user_id']] ?: '';
     $res[] = $current;
 }
 var_dump($res);

 // 关闭mysql连接

 $mysqli->close();

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join

$mysqli = new mysqli('127.0.0.1', 'root', 'root', 'test');
if ($mysqli->connect_error) {
    die('Connect Error (' . $mysqli->connect_errno . ') ' . $mysqli->connect_error);
}

$result = $mysqli->query('select order.id, price, user.`name` from `order` join user on order.user_id = user.id;');
$orders = $result->fetch_all(MYSQLI_ASSOC);

var_dump($orders);
$mysqli->close();

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