not in 与not exists的区别与用法

来源:互联网 发布:flv.js 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 02:27

转载自http://blog.csdn.net/phantomes/article/details/12170805

 

在网上搜了下关于oracle中not exists和not in性能的比较,发现没有描述的太全面的,可能是问题太简单了,达人们都不屑于解释吧。于是自己花了点时间,试图把这个问题简单描述清楚,其实归根结底一句话:not in性能并不比not exists差,关键看你用的是否正确。    
    
     
   
先建两个示范表:   
   
create table  ljn_test1 (col number);   
   
create table  ljn_test2 (col number);   
   
然后插入一些数据:   
   
insert into ljn_test1   
   
select level from dual connect by level <=30000;   
   
insert into ljn_test2   
   
select level+1 from dual connect by level <=30000;   
   
commit;   
   
然后来分别看一下使用not exists和not in的性能差异:   
   
select * from ljn_test1 where not exists (select 1 from ljn_test2 where ljn_test1.col = ljn_test2.col);   
   
    
   
       COL   
   
----------   
   
         1   
   
    
   
Elapsed: 00:00:00.06   
   
select * from ljn_test1 where col not in (select col from ljn_test2);   
   
    
   
       COL   
   
----------   
   
         1   
   
    
   
Elapsed: 00:00:21.28   
   
可以看到,使用not exists需要0.06秒,而使用not in需要21秒,差了3个数量级!为什么呢?其实答案很简答,以上两个SQL其实并不是等价的。   
   
我把以上两个表的数据清除掉,重新插入数据:   
   
truncate table ljn_test1;   
   
truncate table ljn_test2;   
   
insert into ljn_test1 values(1);   
   
insert into ljn_test1 values(2);   
   
insert into ljn_test1 values(3);   
   
insert into ljn_test2 values(2);   
   
insert into ljn_test2 values(null);   
   
commit;   
   
然后再次执行两个SQL:   
   
select * from ljn_test1 where not exists (select 1 from ljn_test2 where ljn_test1.col = ljn_test2.col);   
   
    
   
       COL   
   
----------   
   
         3   
   
         1   
   
    
   
select * from ljn_test1 where col not in (select col from ljn_test2);   
   
    
   
no rows selected   
   
这回not in的原形暴露了,竟然得到的是空集。来仔细分解一下原因:   
   
A.  select * from ljn_test1 where col not in (select col from ljn_test2);   
   
A在这个例子中可以转化为下面的B:   
   
B.  select * from ljn_test1 where col not in (2,null);   
   
B可以进一步转化为下面的C:   
   
C.  select * from ljn_test1 where col <> 2 and col <> null;   
   
因为col <> null是一个永假式,所以最终查出的结果肯定也就是空了。   
   
由此可以得出结论:只要not in的子查询中包含空值,那么最终的结果就为空!   
   
not exists语句不会出现这种情况,因为not exists子句中写的是ljn_test1与ljn_test2的关联,null是不参与等值关联的,所以ljn_test2的col存在空值对最终的查询结果没有任何影响。   
   
我在这里暂且把ljn_test1叫做外表,ljn_test2叫做内表。   
   
只要稍做归纳,就可以得到更详细的结论:   
   
1、对于not exists查询,内表存在空值对查询结果没有影响;对于not in查询,内表存在空值将导致最终的查询结果为空。   
   
2、对于not exists查询,外表存在空值,存在空值的那条记录最终会输出;对于not in查询,外表存在空值,存在空值的那条记录最终将被过滤,其他数据不受影响。   
   
    
   
讲到这里,我就可以开始解释为什么上面的not in语句比not exists语句效率差这么多了。   
   
not exists语句很显然就是一个简单的两表关联,内表与外表中存在空值本身就不参与关联,在CBO(基于成本的优化器)中常用的执行计划是hash join,所以它的效率完全没有问题,看一下它的执行计划:   
   
set autot on;   
   
select * from ljn_test1 where not exists (select 1 from ljn_test2 where ljn_test1.col = ljn_test2.col);   
   
    
   
       COL   
   
----------   
   
         3   
   
         1   
   
    
   
Elapsed: 00:00:00.01   
   
    
   
Execution Plan   
   
----------------------------------------------------------   
   
Plan hash value: 385135874   
   
    
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
| Id  | Operation          | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |   
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
|   0 | SELECT STATEMENT   |           |     3 |    78 |     7  (15)| 00:00:01 |   
   
|*  1 |  HASH JOIN ANTI    |           |     3 |    78 |     7  (15)| 00:00:01 |   
   
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| LJN_TEST1 |     3 |    39 |     3   (0)| 00:00:01 |   
   
|   3 |   TABLE ACCESS FULL| LJN_TEST2 |     2 |    26 |     3   (0)| 00:00:01 |   
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
    
   
Predicate Information (identified by operation id):   
   
---------------------------------------------------   
   
    
   
   1 - access("LJN_TEST1"."COL"="LJN_TEST2"."COL")   
   
    
   
这个执行计划很清晰,没有什么需要解释的,再看一下not in:   
   
    
   
select * from ljn_test1 where col not in (select col from ljn_test2);   
   
    
   
no rows selected   
   
    
   
Elapsed: 00:00:00.01   
   
    
   
Execution Plan   
   
----------------------------------------------------------   
   
Plan hash value: 3267714838   
   
    
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
| Id  | Operation          | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |   
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
|   0 | SELECT STATEMENT   |           |     1 |    13 |     5   (0)| 00:00:01 |   
   
|*  1 |  FILTER            |           |       |       |            |          |   
   
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| LJN_TEST1 |     3 |    39 |     3   (0)| 00:00:01 |   
   
|*  3 |   TABLE ACCESS FULL| LJN_TEST2 |     2 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |   
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
    
   
Predicate Information (identified by operation id):   
   
---------------------------------------------------   
   
    
   
   1 - filter( NOT EXISTS (SELECT 0 FROM "LJN_TEST2" "LJN_TEST2"   
   
              WHERE LNNVL("COL"<>:B1)))   
   
   3 - filter(LNNVL("COL"<>:B1))   
   
    
   
可以看到关联谓词是filter,它类似于两表关联中的nested loop,也就是跑两层循环,可见它的效率有多差。为什么not in不能使用hash join作为执行计划呢?正如上面解释的,因为内表或外表中存在空值对最终结果产生的影响是hash join无法实现的,因为hash join不支持把空值放到hash桶中,所以它没办法处理外表和内表中存在的空值,效率与正确性放在一起时,肯定是要选择正确性,所以oracle必须放弃效率,保证正确性,采用filter谓词。   
   
    
   
这个执行计划中我们还有感兴趣的东西,那就是:LNNVL("COL"<>:B1),关于LNNVL的解释可以参见官方文档:http://download.oracle.com/docs/cd/B19306_01/server.102/b14200/functions078.htm   
   
它在这里的作用很巧妙,oracle知道使用filter性能很差,所以它在扫描内表ljn_test2时,会使用LNNVL来检查ljn_test2.col是否存在null值,只要扫描到null值,就可以断定最终的结果为空值,也就没有了继续执行的意义,所以oracle可以马上终止执行,在某种意义上它弥补了filter较差的性能。   
   
我用例子来证明这一点,首先先造一些数据:   
   
truncate table ljn_test1;   
   
truncate table ljn_test2;   
   
insert into ljn_test1   
   
select level from dual connect by level <=30000;   
   
insert into ljn_test2   
   
select level+1 from dual connect by level <=30000;   
   
commit;   
   
然后我为了让oracle尽快扫描到ljn_test2.col为null的那条记录,我要先找到物理地址最小的那条记录,因为通常情况全表扫描会先扫描物理地址最小的那条记录:   
   
select col from ljn_test2 where rowid=(select min(rowid) from ljn_test2);   
   
    
   
       COL   
   
----------   
   
      1982   
   
然后我把这条记录更新为空:   
   
update ljn_test2 set col = null where col=1982;   
   
commit;   
   
然后再来看一下not in的查询效率:   
   
select * from ljn_test1 where col not in (select col from ljn_test2);   
   
    
   
no rows selected   
   
    
   
Elapsed: 00:00:00.17   
   
    
   
看到这个结果后我很爽,它和之前查询需要用时21秒有很大的差别!   
   
当然,我们不能总是指望oracle扫描表时总是最先找到null值,看下面的例子:   
   
update ljn_test2 set col = 1982 where col is null;   
   
select col from ljn_test2 where rowid=(select max(rowid) from ljn_test2);   
   
    
   
       COL   
   
----------   
   
     30001   
   
update ljn_test2 set col = null where col=30001;   
   
commit;   
   
再看一下not in的查询效率:   
   
select * from ljn_test1 where col not in (select col from ljn_test2);   
   
    
   
       COL   
   
----------   
   
         1   
   
    
   
Elapsed: 00:00:21.11   
   
这一下not in再一次原形毕露了!   
   
机会主义不行,更杯具的是如果内表中没有空值,那LNNVL优化就永远起不到作用,相反它还会增大开销!   
   
其实只要找到原因,问题很好解决,不就是空值在作怪嘛!在正常的逻辑下用户本来就是想得到和not exists等价的查询结果,所以只要让oracle知道我们不需要空值参与进来就可以了。   
   
第一种解决方案:   
   
将内表与外表的关联字段设定为非空的:   
   
alter table ljn_test1 modify col not null;   
   
alter table ljn_test2 modify col not null;   
   
好了,再看一下执行计划:   
   
set autot on;   
   
select * from ljn_test1 where col not in (select col from ljn_test2);   
   
    
   
       COL   
   
----------   
   
         1   
   
    
   
Elapsed: 00:00:00.07   
   
    
   
Execution Plan   
   
----------------------------------------------------------   
   
Plan hash value: 385135874   
   
    
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
| Id  | Operation          | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |   
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
|   0 | SELECT STATEMENT   |           |     1 |    26 |    28   (8)| 00:00:01 |   
   
|*  1 |  HASH JOIN ANTI    |           |     1 |    26 |    28   (8)| 00:00:01 |   
   
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| LJN_TEST1 | 30000 |   380K|    13   (0)| 00:00:01 |   
   
|   3 |   TABLE ACCESS FULL| LJN_TEST2 | 30000 |   380K|    13   (0)| 00:00:01 |   
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
    
   
Predicate Information (identified by operation id):   
   
---------------------------------------------------   
   
    
   
   1 - access("COL"="COL")   
   
    
   
很好!这回oracle已经知道使用hash join了!不过有时候表中需要存储空值,这时候就不能在表结构上指定非空了,那也同样简单:   
   
第二种解决方案:   
   
查询时在内表与外表中过滤空值。   
   
先把表结构恢复为允许空值的:   
   
alter table ljn_test1 modify col null;   
   
alter table ljn_test2 modify col null;   
   
然后改造查询:   
   
select * from ljn_test1 where col is not null and col not in (select col from ljn_test2 where col is not null);   
   
    
   
       COL   
   
----------   
   
         1   
   
    
   
Elapsed: 00:00:00.07   
   
    
   
Execution Plan   
   
----------------------------------------------------------   
   
Plan hash value: 385135874   
   
    
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
| Id  | Operation          | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |   
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
|   0 | SELECT STATEMENT   |           |     1 |    26 |    28   (8)| 00:00:01 |   
   
|*  1 |  HASH JOIN ANTI    |           |     1 |    26 |    28   (8)| 00:00:01 |   
   
|*  2 |   TABLE ACCESS FULL| LJN_TEST1 | 30000 |   380K|    13   (0)| 00:00:01 |   
   
|*  3 |   TABLE ACCESS FULL| LJN_TEST2 | 30000 |   380K|    13   (0)| 00:00:01 |   
   
--------------------------------------------------------------------------------   
   
    
   
Predicate Information (identified by operation id):   
   
---------------------------------------------------   
   
    
   
   1 - access("COL"="COL")   
   
   2 - filter("COL" IS NOT NULL)   
   
   3 - filter("COL" IS NOT NULL)   
   
    

原创粉丝点击