在知乎上看到这样一个问题:

MySQL 查询 select * from table where id in (几百或几千个 id) 如何提高效率?修改

电商网站,一个商品属性表,几十万条记录,80M,索引只有主键id,做这样的查询如何提高效率?

select * from table where id in (几百或几千个id)

这些id没啥规律,分散的。。。。

看了一下答案,感觉有好多不靠谱的,但是口说无凭,所以在我的电脑上写了几个查询测试一下。我用的是Postgresql9.4,但感觉mysql应该也差不多,首先创建一个简单表,只有简单的3列,在这个问题的下面好多人提到了需要看表的大小,其实这个问题和表大小无关,只和index的大小有关,因为是index是建立在int上的,所以只和纪录数目有关。

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)); 

之后生成一些随机数,Mac上用jot,Linux上用shuf

for ((i=0;i<100000;i++))
do
jot -r 1 1000 600000 rand.file
done 

然后根据rand.file 生成查询语句:

select * from t9 where c1 in (
494613,
575087,
363588,
527650,
251670,
343456,
426858,
202886,
254037,
...
1
);

分别生成3个sql文件,in内变量的数目分别是100,1000和10000个,执行这3个sql文件,看看时间

try psql study -f test_100.sql -o /dev/null
LOG: duration: 2.879 ms
try psql study -f test_1000.sql -o /dev/null
LOG: duration: 11.974 ms
try psql study -f test_10000.sql -o /dev/null
LOG: duration: 355.689 ms 

可以看到只有在in内数据到了10,000个的时候数据时间会有比较大的变化,但也不过是在300多ms内完成。

那如果按照有些回答那样,先建一个临时表,然后用in subquery,并且希望这时候可以两表join呢?为了简单我直接用两表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_tmp
where t9.c1 = t_tmp.id; 

时间如何呢?

try psql study -f test_create_10000.sql -o /dev/null
LOG: duration: 2.078 ms
LOG: duration: 1.233 ms
LOG: duration: 224.112 ms
LOG: duration: 322.108 ms 

除去drop和create的时间,依然花费了500+的时间,这里的前提还是我用的ssd盘,所以写LOG的时间会快很多。为什么会这么慢呢?用explain看一下,这时候数据量较大,直接走Merge join 了

那1000行数据的效率如何呢?

try psql study -f test_create_1000.sql -o exp.out
LOG: duration: 2.476 ms
LOG: duration: 0.967 ms
LOG: duration: 2.391 ms
LOG: duration: 8.780 ms 

100行的数据如下:

try psql study -f test_create_100.sql -o /dev/null
LOG: duration: 2.020 ms
LOG: duration: 1.028 ms
LOG: duration: 1.074 ms
LOG: duration: 1.912 ms 

可以看到在100个值和1000个值的情况下create table的方式不会比直接在in里面写所有的变量好多少,explain看的话是在用NLJ了。但在数据量更大(按照原问题,这里in的数量其实无法预知)的情况下效率只会更低,再加上额外的表维护成本和多余的SQL语句,DBA肯定不喜欢的,还是相信数据库,放心大胆直接用in list来搞定这些问题吧。

以上内容是针对select in 在postgresql的效率问题,希望对大家有所帮助!

标签:
select_in效率,postgresql_in效率

免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
桃源资源网 Design By www.nqtax.com

评论“探讨select in 在postgresql的效率问题”

暂无“探讨select in 在postgresql的效率问题”评论...

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。