in和exists哪个效率高本人测试证明

SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高自己测试本人测试证明

最近很多人讨论in和exists哪个效率高，今天就自己测试一下

我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据)

环境：SQLSERVER2005   Windows7

我的测试条件：两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段，查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO（卡号）在CT_FuelingData表中存在的记录

前提：某些人可能在SQL语句中有多个in，或者多个exists，这些情况很难测试效率的，因为大家的条件都不相同

例如下面两个SQL语句

1 SELECT  OrderNo, SiteCode, AreaCode

2 FROM    SchedulingProgram

3 WHERE   AreaCode IN ( 'P', 'M' ) AND SiteCode IN ( SELECT   SiteCode

4                                                    FROM     EnvBasicInfo

5                                                    WHERE    cityiD = 31 ) AND OrderNo NOT IN (

6         SELECT  OrderNo

7         FROM    KK_DeliveryinfoTmp )

上面SQL语句IN里面有IN和NOT IN

1 SELECT  OrderNo, SiteCode, AreaCode

2 FROM    SchedulingProgram

3 WHERE   ( AreaCode IN ( 'P', 'M' ) AND SiteCode IN ( SELECT SiteCode

4                                                      FROM   EnvBasicInfo

5                                                      WHERE  cityiD = 31 )

6         ) AND NOT EXISTS ( SELECT   OrderNo

7                            FROM     KK_DeliveryinfoTmp

8                            WHERE    KK_DeliveryinfoTmp.OrderNo = SchedulingProgram.OrderNo )

上面的SQL语句IN里面又有NOT EXISTS

这样的情况很难测试同等条件下IN语句和EXISTS语句的效率

还有一个非SARG运算符

在《SQLSERVER企业级平台管理实践》的第424页里提到：

SQLSERVER对筛选条件（search argument/SARG）的写法有一定的建议

对于不使用SARG运算符的表达式，索引是没有用的，SQLSERVER对它们很难使用比较优化的做法。非SARG运算符包括

NOT、<>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE和内部函数，例如：Convert、Upper等

所以当您的表中有索引并且SQL语句包含非SARG运算符，那么当测试SQL语句的执行时间的时候肯定相差很大，

因为有些SQL语句走索引，有些SQL语句不走索引

建表脚本

注意：两个表中都有索引！！

CT_FuelingData表

 1 USE [GPOSDB]

 2 GO

 3 /****** 对象:  Table [dbo].[CT_FuelingData]    脚本日期: 08/24/2013 11:00:34 ******/

 4 SET ANSI_NULLS ON

 5 GO

 6 SET QUOTED_IDENTIFIER ON

 7 GO

 8 SET ANSI_PADDING ON

 9 GO

10 CREATE TABLE [dbo].[CT_FuelingData](

11     [RecordNO] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,

12     [I_FD_StationNo] [int] NOT NULL,

13     [VC_FD_No] [varchar](50) NOT NULL,

14     [VC_FD_Cardno] [varchar](50) NOT NULL,

15     [I_FD_CardStatus] [int] NULL,

16     [LI_FD_CTC] [bigint] NOT NULL,

17     [I_FD_TypeCode] [int] NULL,

18     [I_FD_PumpID] [int] NOT NULL,

19     [VC_FD_OilType] [varchar](50) NULL,

20     [DE_FD_Volume] [decimal](18, 2) NULL,

21     [DE_FD_Price] [decimal](18, 2) NULL,

22     [DE_FD_Amount] [decimal](18, 2) NULL,

23     [I_FD_Point] [decimal](10, 2) NULL,

24     [D_FD_DateTime] [datetime] NOT NULL,

25     [VC_FD_GroupNo] [varchar](50) NULL,

26     [D_FD_GroupDate] [datetime] NULL,

27     [DE_FD_CardAmount] [decimal](18, 2) NULL,

28     [DE_FD_VolumeTotals] [decimal](18, 2) NULL,

29     [DE_FD_AmountTotals] [decimal](18, 2) NULL,

30     [I_FD_ISSend] [int] NULL,

31     [VC_FD_CardMoneyauthFile] [varchar](50) NULL,

32     [D_Month] [datetime] NULL,

33  CONSTRAINT [PK_CT_FuelingData_1] PRIMARY KEY CLUSTERED

34 (

35     [VC_FD_No] ASC

36 )WITH (PAD_INDEX  = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE  = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS  = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS  = ON) ON [PRIMARY]

37 ) ON [PRIMARY]

38

39 GO

40 SET ANSI_PADDING OFF

CT_InhouseCard表

 1 USE [GPOSDB]

 2 GO

 3 /****** 对象:  Table [dbo].[CT_InhouseCard]    脚本日期: 08/24/2013 10:59:58 ******/

 4 SET ANSI_NULLS ON

 5 GO

 6 SET QUOTED_IDENTIFIER ON

 7 GO

 8 SET ANSI_PADDING ON

 9 GO

10 CREATE TABLE [dbo].[CT_InhouseCard](

11     [RecordNO] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,

12     [VC_IC_CardNO] [varchar](50) NOT NULL,

13     [VC_IC_PhysicalNO] [varchar](50) NULL,

14     [I_IC_CardType] [int] NULL,

15     [VC_IC_UserName] [varchar](50) NULL,

16     [VC_IC_JobNO] [varchar](50) NULL,

17     [VC_IC_UserID] [varchar](50) NULL,

18     [VC_IC_Password] [varchar](50) NULL,

19     [DE_IC_CardAmount] [decimal](18, 2) NULL,

20     [DE_IC_AppendAmount] [decimal](18, 2) NULL,

21     [DE_IC_ConsumerAmount] [decimal](18, 2) NULL,

22     [I_IC_ISLost] [int] NULL,

23     [D_IC_UsedDateTime] [datetime] NULL,

24     [D_IC_UselifeDateTime] [datetime] NULL,

25     [I_IC_IssueStationNO] [int] NULL,

26     [VC_IC_IssuerNO] [varchar](50) NULL,

27     [D_IC_IssueDateTime] [datetime] NULL,

28     [D_IC_LastUpdateDateTime] [datetime] NULL,

29     [I_IC_CardStatus] [int] NULL,

30     [VC_IC_Remark] [varchar](256) NULL,

31  CONSTRAINT [PK_CT_InhouseCard] PRIMARY KEY CLUSTERED

32 (

33     [VC_IC_CardNO] ASC

34 )WITH (PAD_INDEX  = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE  = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS  = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS  = ON) ON [PRIMARY]

35 ) ON [PRIMARY]

36

37 GO

38 SET ANSI_PADDING OFF

测试脚本

因为这个是客户的数据库，本来里面已经有数据了，所以在测试之前先更新两个表的统计信息，以做到公正

1 USE [GPOSDB]

2 GO

3 UPDATE STATISTICS CT_FuelingData

4 UPDATE STATISTICS CT_InhouseCard

5 GO

IN语句

 1 USE [GPOSDB]

 2 GO

 3 DBCC DROPCLEANBUFFERS

 4 GO

 5 DBCC FREEPROCCACHE

 6 GO

 7 SET STATISTICS IO ON

 8 GO

 9 SET STATISTICS TIME ON

10 GO

11 SET STATISTICS PROFILE ON

12 GO

13 SELECT * FROM [dbo].[CT_FuelingData] WHERE [VC_FD_Cardno] IN (SELECT [VC_IC_CardNO] FROM [dbo].[CT_InhouseCard])

EXISTS语句

 1 USE [GPOSDB]

 2 GO

 3 DBCC DROPCLEANBUFFERS

 4 GO

 5 DBCC FREEPROCCACHE

 6 GO

 7 SET STATISTICS IO ON

 8 GO

 9 SET STATISTICS TIME ON

10 GO

11 SET STATISTICS PROFILE ON

12 GO

13 SELECT  *

14 FROM    [dbo].[CT_FuelingData]

15 WHERE   EXISTS ( SELECT [VC_IC_CardNO]

16                  FROM   [dbo].[CT_InhouseCard]

17                  WHERE  [dbo].[CT_FuelingData].[VC_FD_Cardno] = [dbo].[CT_InhouseCard].[VC_IC_CardNO] )

测试结果

IN语句

 1 SQL Server 执行时间:

 2    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 2 毫秒。

 3 SQL Server 分析和编译时间:

 4    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

 5

 6 SQL Server 执行时间:

 7    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

 8 SQL Server 分析和编译时间:

 9    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

10

11 SQL Server 执行时间:

12    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

13 SQL Server 分析和编译时间:

14    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

15

16 SQL Server 执行时间:

17    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

18 SQL Server 分析和编译时间:

19    CPU 时间 = 31 毫秒，占用时间 = 67 毫秒。

20

21 (167 行受影响)

22 表 'Worktable'。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

23 表 'CT_FuelingData'。扫描计数 1，逻辑读取 31 次，物理读取 1 次，预读 64 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

24 表 'CT_InhouseCard'。扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 1 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

25

26 (4 行受影响)

27

28 SQL Server 执行时间:

29    CPU 时间 = 16 毫秒，占用时间 = 192 毫秒。

EXISTS语句

 1 SQL Server 分析和编译时间:

 2    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

 3

 4 SQL Server 执行时间:

 5    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

 6 SQL Server 分析和编译时间:

 7    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 34 毫秒。

 8

 9 (167 行受影响)

10 表 'Worktable'。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

11 表 'CT_FuelingData'。扫描计数 1，逻辑读取 31 次，物理读取 1 次，预读 64 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

12 表 'CT_InhouseCard'。扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 1 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

13

14 (4 行受影响)

15

16 SQL Server 执行时间:

17    CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 163 毫秒。

大家可以看到除了执行时间有一点差别，IO是一样的

因为数据量比较大，所以两个查询都用到了Worktable（中间表）来存储中间结果

IN语句的执行计划

EXISTS语句的执行计划

从执行计划可以看到两个SQL语句的开销都是一样的，而且大家都使用了右半连接（Right Semi Join）

至于什么是半连接（Semi-join）大家可以看一下这篇文章：SQL Join的一些总结

总结

从上面实际的执行来比较,，IN语句和EXISTS语句基本上都是一样的效率

如有不对的地方，欢迎大家来拍砖o(∩_∩)o

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