mysqlin元素过多导致全表扫描

mysqlin元素过多导致全表扫描效率低。如果in里的参数过多，mysql可能会放弃走索引，进而进行全表扫描，影响效率。这种情况可以把in里的参数拆分，使得sql重新走上索引，多个结果走索引后再合并，也比全表扫描快。

如说两张表一张是用户表TDefUser（userid，address,phone），一张是消费表TAccConsume(userid,time,amount)，我要查消费超过5000的用户记录，那么可以写

select * from TDefUser where exists (select 1 from TAccConsume where TDefUser.userid=TAccConsume.userid and TAccConsume.amount>5000)

也可以：

select * from TDefUser where userid in (select userid from TAccConsume where TAccConsume.amount>5000)

exists()后面的子查询被称做相关子查询其运行方式是先运行主查询一次 再去子查询里查询与其对应的结果 如果是ture则输出,反之则不输出.再根据主查询中的每一行去子查询里去查询. in()后面的子查询 是返回结果集的,换句话说执行次序和exists()不一样.子查询先产生结果集,然后主查询再去结果集里去找符合要求的字段列表去.符合要求的输出,反之则不输出.

性能影响的话，这个是没有固定那一个好，要针对自身条件来使用。

一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。 如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in： 例如：表A（小表），表B（大表）

1：

select * from A where cc in (select cc from B) 效率低，用到了A表上cc列的索引；

select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) 效率高，用到了B表上cc列的索引。

相反的

2：

select * from B where cc in (select cc from A) 效率高，用到了B表上cc列的索引；

select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc) 效率低，用到了A表上cc列的索引。

not in 和not exists如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。in 与 =的区别

select name from student where name in ('zhang','wang','li','zhao')

与

select name from student where name='zhang' or name='li' or name='wang' or name='zhao'

的结果是相同的。

in和exists不论是大数据表还是小数据表，有可利用的索引还是无可利用的索引的情况下，它们的运行效率是差不多的，exists也许会稍微高一点点，但是差别很小。

not exists在有可被利用索引的情况下效率很高，但是在大数据表的情况下如果没有可被利用索引的情况下其运行效率很差。

not in 则在大数据表的情况下，不论有无可被利用的索引，其运行效率均极低，比无索引可用的not exists还要慢很多。

in和exists常用于求交集，它们的运行效率分别不大，可根据个人喜好选用。not in和not exists常用于求非交集，小数据表时可随便用，但是碰到大数据表时就要小心了。not in不论有无可被利用的索引都会出现效率上的悲剧，应避免使用。not exists在有索引可用的情况下表现优异可作为获取非交集的首选，然而在无索引可用时却很慢，此时也应避免使用。

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