SQL Server 性能优化之——T-SQL NOT IN 和 NOT Exists

这次介绍一下T-SQL中“Not IN” 和“Not Exists”的优化。

Not IN 和 Not Exists 命令 :

有些情况下，需要select/update/delete 操作孤立数据。孤立数据：不存在主表中而存在其关联表中。

操作这样的数据，一般第一反应是利用“Not in” 或 “Not Exists”命令。使用Not IN会严重影响性能，因为这个命令会逐一检查每个记录，就会造成资源紧张，尤其是当对大数据进行更新和删除操作时，可能导致资源被这些操作锁住。

选择NOT IN 还是 NOT Exists

现在SQL Server 中有两个命令可以使用大数据的插入、更新、删除操作，性能方面比NOT IN有很大的提高，语法简单比NOT Exists好很多，写出来的语句看上去很清爽。 现在就请它们闪亮登场，Merge 和 Except。

例子:

首先创建两个表

 use [MyTest]
 create table Test1 ([id] int, [name] varchar(20))
 create table Test2 ([id] int, [name] varchar(20), [address] varchar(100))

 declare @RowC int
 declare @Name varchar(20)
 set @RowC = 0
 while @RowC < 400000
 Begin
 set @Name = 'TestName' + CAST(@RowC as varchar(10))
 insert into Test1(id, name) values(@RowC, @Name)
 set @RowC = @RowC+1
 end

 declare @RowC int
 declare @Name varchar(20)
 declare @Address varchar(100)
 set @RowC = 0
 while @RowC < 500000
 Begin
 set @Name = 'TestName' + CAST(@RowC as varchar(10))
 set @Address = 'TestAddress' + CAST(@RowC as varchar(10))
 insert into Test2([id], [name], [address]) values(@RowC, @Name, @Address)
 set @RowC = @RowC+1
 end

使用Not IN命令Select/update/delete操作：

 SELECT [name] FROM Test2 where [name] not in (select [name] from Test1)
 UPDATE Test2 SET [name] =N'New_Name' where [name] not in (select [name] from Test1)
 DELETE Test2 FROM Test2 where [name] not in (select [name] from Test1)

使用性能更好语法更简洁的Merge and Except：

 merge Test2 T using (select name from Test2 except select name from Test1 )S on t.name=s.name
 when matched then update SET name=N'New_Name' ;
 merge Test2 T using (select name from Test2 except select name from Test1 )S on t.name=s.name
 when matched then delete ;
 SELECT * FROM Test2 S where not exists (select 1 from Test2 inner join Test1 on Test2.name=Test1.name and Test2.name=s.name)

注意，上面还是有一部分使用了Not Exists：

 SELECT name FROM Test2 S where not exists (select 1 from Test2 inner join Test1 on Test2.name=Test1.name and Test2.name=s.name)

现在需要使用简洁的Except：

 select name from Test1 except select name from Test2

在这里只是给出了例子，没有拿出实际的对比数据。但是Merge 和Except 两个命令在大数据的处理方面的性能，要比

Not IN 好很多，代码简洁程度上，要比和Not EXISTS好很多。不管你信不信，反正我信了！！！

 

 上测试数据喽：Test1中有400000条数据，Test2中有500000条数据其中100000条数据的name是不同

Select Not IN：18秒

Select Except:几乎没有花费时间

Update Not IN:　19秒

Update Except、Merge:

删除操作和上面两个操作时间基本一样，在这里就不上图片了。

Not Exists性能上面并没有比except好多少。在我的测试数据上，两个几乎是在1秒以内完成操作的！！！

在次谢谢@徐少侠的评价及意见，希望大家看一下。