Postgresql 資料在一張表中存在，另一張表不滿足完整性的尋找，postgresql張表

Postgresql 資料在一張表中存在，另一張表不滿足完整性的尋找，postgresql張表
有兩張表T1，T2，表結構和資料如下：

create table t1 (  id int);create table t2 (  id int,  finished int);insert into t1 values (1);insert into t1 values (2);insert into t1 values (3);insert into t1 values (4);insert into t1 values (5);insert into t1 values (6);insert into t2 values (1,1);insert into t2 values (2,0);insert into t2 values (3,1);insert into t2 values (4,0);

SQL Fiddle 可以測試SQL語句的執行。
想要實現T1中存在前提下，T2中不存在或者finished=0，也就是查詢結果是：2, 4, 5, 6.

一、效能測試： 1. not in:

explain (analyze,verbose,costs,buffers) select ID from T1 where ID not in (select ID from T2 where finished=1);

Total runtime: 0.128 ms

2. not exists:

explain (analyze,verbose,costs,buffers) select ID from T1 where not exists (select 1 from T2 where T1.ID=T2.ID and T2.finished=1);

Total runtime: 0.105 ms

3. left join:

explain (analyze,verbose,costs,buffers) select T1.ID from T1 left join T2 on T1.ID=T2.ID and T2.finished=1 where T2.ID is null;

Total runtime: 0.096 ms

4. 網上還看到一種更快方法，但測試下來此方法不對，所以不討論：
select ID from T2 where (select count(1) from T1 where T1.ID=T2.ID) = 0; 這條語句查詢結果為空白


因此在postgresql 9.3 上語句執行速度 left join > not exists > not in
當T1和T2表中ID出現null時，not in 語句會有不同的表現，所以推薦總是用not exists 代替 not in.



二、大資料量效能測試：在大量資料的時候，not in有嚴重性能下降的問題，下面是我在i5 2.4GHz MAC pro 13吋上的測試。
department(T1) 為59280條資料，資料長度29字元；dept(T2) 為23633條資料，資料長度29字元。

1. explain analyze select department.id from department where department.id not in (select id from dept where finished=true);
Total runtime: 447073.065 ms

2. explain analyze select department.id from department where not exists (select 1 from dept where department.id=dept.id and finished=true);
Total runtime: 325.732 ms

3. explain analyze select department.id from department left join dept on department.id=dept.id and dept.finished=true where dept.id is null;
Total runtime: 319.869 ms


三、總結：在Postgresql 9.3上：
not in 不僅效能差，而且邏輯可能有問題。
not exists 效能不錯，思考起來比較容易。
left join 效能最好，但總體跟not exists 比也快不了多少，思考稍微有點繞。

下面是一張網上的left join 的圖，但找不到出處，有助於理解 left join 的過程：