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在知乎上看到這樣一個問題:
MySQL 查詢 select * from table where id in (幾百或幾千個 id) 如何提高效率?修改電商網站,一個商品屬性工作表,幾十萬條記錄,80M,索引只有主鍵id,做這樣的查詢如何提高效率?
select * from table where id in (幾百或幾千個id)
這些id沒啥規律,分散的。。。。
看了一下答案,感覺有好多不靠譜的,但是口說無憑,所以在我的電腦上寫了幾個查詢測試一下。我用的是Postgresql9.4,但感覺mysql應該也差不多,首先建立一個簡單表,只有簡單的3列,在這個問題的下面好多人提到了需要看錶的大小,其實這個問題和表大小無關,只和index的大小有關,因為是index是建立在int上的,所以只和紀錄數目有關。
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));
之後產生一些隨機數,Mac上用jot,Linux上用shuf
for ((i=0;i<100000;i++))dojot -r 1 1000 600000 >>rand.filedone
然後根據rand.file 產生查詢語句:
select * from t9 where c1 in (494613,575087,363588,527650,251670,343456,426858,202886,254037,...1);
分別產生3個sql檔案,in內變數的數目分別是100,1000和10000個,執行這3個sql檔案,看看時間
? try psql study -f test_100.sql -o /dev/nullLOG: duration: 2.879 ms? try psql study -f test_1000.sql -o /dev/nullLOG: duration: 11.974 ms? try psql study -f test_10000.sql -o /dev/nullLOG: duration: 355.689 ms
可以看到只有在in內資料到了10,000個的時候資料時間會有比較大的變化,但也不過是在300多ms內完成。
那如果按照有些回答那樣,先建一個暫存資料表,然後用in subquery,並且希望這時候可以兩表join呢?為了簡單我直接用兩表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_tmpwhere t9.c1 = t_tmp.id;
時間如何呢?
try psql study -f test_create_10000.sql -o /dev/nullLOG: duration: 2.078 msLOG: duration: 1.233 msLOG: duration: 224.112 msLOG: duration: 322.108 ms
除去drop和create的時間,依然花費了500+的時間,這裡的前提還是我用的ssd盤,所以寫LOG的時間會快很多。為什麼會這麼慢呢?用explain看一下,這時候資料量較大,直接走Merge join 了
那1000行資料的效率如何呢?
try psql study -f test_create_1000.sql -o exp.outLOG: duration: 2.476 msLOG: duration: 0.967 msLOG: duration: 2.391 msLOG: duration: 8.780 ms
100行的資料如下:
? try psql study -f test_create_100.sql -o /dev/nullLOG: duration: 2.020 msLOG: duration: 1.028 msLOG: duration: 1.074 msLOG: duration: 1.912 ms
可以看到在100個值和1000個值的情況下create table的方式不會比直接在in裡面寫所有的變數好多少,explain看的話是在用NLJ了。但在資料量更大(按照原問題,這裡in的數量其實無法預知)的情況下效率只會更低,再加上額外的表維護成本和多餘的SQL語句,DBA肯定不喜歡的,還是相信資料庫,放心大膽直接用in list來搞定這些問題吧。
select in 在postgresql的效率問題