数据库 MySQL

MySQL中使用or、in与union all在查询命令下的效率对比

Posted in MySQL onMay 26, 2021

OR、in和union all 查询效率到底哪个快？
网上很多的声音都是说union all 快于 or、in，因为or、in会导致全表扫描，他们给出了很多的实例。
但真的union all真的快于or、in？

EXPLAIN SELECT * from employees where employees.first_NAME ='Georgi' UNION ALL SELECT * from employees where employees.first_NAME ='Bezalel'

这条语句执行结果481条，执行时间为0.35s

PRIMARY employees ALL 300141 Using where

UNION employees ALL 300141 Using where

 UNION RESULT <union1,2> ALL 

explain SELECT * FROM employees WHERE employees.first_name IN ('Georgi','Bezalel')

这条语句的执行结果时间为0.186s

SIMPLE  employees  ALL  300141  Using where

explain SELECT * FROM employees WHERE employees.first_name ='Georgi' or employees.first_name='Bezalel'

这条语句的执行结果和in的结果差不多

难道是网上的说法有误？难道和索引有关？在firstname上建立了一个索引

重新执行

union的执行执行计划如下，执行时间为0.004s

PRIMARY  employees  ref  index_firstname  index_firstname  44  const  253  Using where
UNION  employees  ref  index_firstname  index_firstname  44  const  228  Using where
UNION RESULT  <union1,2>  ALL

in的执行计划如下，执行时间也为0.004s

SIMPLE  employees  range  index_firstname  index_firstname  44  481  Using where

or的执行计划如下，执行时间也为0.004s

SIMPLE  employees  range  index_firstname  index_firstname  44  481  Using where

感觉性能差不多啊。但是注意执行计划中的type，ref要好于range哦(ref为非唯一性索引扫描，range为索引范围扫描）
突然感觉好像和网上说的差不多了，但是第一个语句走了两个ref扫描会不会效率比走一次range的扫描低啊。

要不我再试试主键，这个是唯一的，会不会和网上的效果一直呢？

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE employees.EMP_NO=100001 UNION ALL SELECT * FROM employees WHERE employees.EMP_NO=101100

union的执行计划如下

PRIMARY  employees  const  PRIMARY  PRIMARY  4  const  1  
UNION  employees  const  PRIMARY  PRIMARY  4  const  1  
UNION RESULT  <union1,2>  ALL  

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE employees.EMP_NO IN (100001 ,101100)

in的执行计划如下

SIMPLE  employees  range  PRIMARY  PRIMARY  4  2  Using where

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE employees.EMP_NO=100001 OR emp_no=101100

or的执行计划如下

SIMPLE  employees  range  PRIMARY  PRIMARY  4  2  Using where

感觉结果和第二个实验还是差不多。

下面本文就采用实例来探讨在实际的查询命令下它们之间的效率对比究竟如何。
1：创建表，插入数据、数据量为1千万【要不效果不明显】。

drop table if EXISTS BT; 
create table BT( 
  ID int(10) NOT NUll, 
  VName varchar(20) DEFAULT '' NOT NULL, 
  PRIMARY key( ID ) 
)ENGINE=INNODB;

该表只有两个字段 ID为主键【索引页类似】，一个是普通的字段。（偷懒就用简单的表结构呢）
向BT表中插入1千万条数据
这里我写了一个简单的存储过程【所以你的mysql版本至少大于5.0，俺的版本为5.1】，代码如下。
注意：最好

INSERT INTO BT ( ID,VNAME ) VALUES( i, CONCAT( 'M', i ) );---1

修改为

INSERT INTO BT ( ID,VNAME ) VALUES( i, CONCAT( 'M', i, 'TT' ) );---2

   修改原因在
   非索引列及VNAME使用了联合进行完全扫描请使用1 。
   非索引列及VNAME使用了全表扫描请使用2 。

DROP PROCEDURE IF EXISTS test_proc; 
CREATE PROCEDURE test_proc() 
BEGIN 
declare i int default 0; 
set autocommit = 0; 
while i<10000000 do 
INSERT INTO BT ( ID,VNAME ) VALUES( i, CONCAT( 'M', i ) ); 
set i = i+1; 
if i%2000 = 0 then 
commit; 
end if; 
end while; 
END;

就不写注释呢，挺简单的。
存储过程是最好设置下innob的相关参数【主要和日志、写缓存相关这样能加快插入】，俺没有设置插入1千万条数据插了6分钟。
部分数据如下：1千万数据类似