一文带你了解MySQL是如何优化in子查询的，其实非常简单_Mysql

一文带你了解MySQL是如何优化in子查询的，其实非常简单

对于很多的开发小伙伴来说，在MySQL中进行in子查询是一个非常常见的操作。

虽然也有很多人说，尽量少用in子查询，in的数量过多会影响查询性能。

但其实MySQL做了不少的优化手段来保证in子查询的性能，大家也能在实际的业务中感受到in子查询的速度也没那么慢。

那今天就带大家了解一下，MySQL到底是怎么来优化in子查询的。

普通in子查询

首先，我们看一下MySQL是如何执行一个普通的in子查询的。

以一个简单的子查询为例：

select  * from table1 where key1 in ('bb','ff','gg');

对于这个子查询画了一个简单的查询图，不同颜色代表不同的数据页。

一文带你了解MySQL是如何优化in子查询的，其实非常简单

在这个图里，最上层的是根节点，中间的是非叶子节点，最下面的是叶子节点。

对于一个普通的二级索引来说，叶子节点存储的是索引key和主键id，这些基础知识就不详细展开说了。

需要注意的是，二级索引在叶子节点中是按照key的顺序从小到大排序的，但是对应的主键id可不一定。

可能与大家想象的不同，MySQL在执行in子查询时，会把in语句中的条件当做一个个的区间，比如：

['bb','bb']，['ff','ff']，['gg','gg']

然后MySQL在二级索引树上，会先查询['bb','bb']这个区间，比如首先查询到第一个数据页中符合条件的第一条数据(bb,2)，获取到主键id=2之后，去聚簇索引回表查询所需的数据（因为我们使用的select *，需要获取到所有的列值）。

然后查询第一个数据页中符合条件的第二条数据(bb,5)，获取到主键id=5之后，去聚簇索引回表查询所需的数据，

然后查询第二个数据页中符合条件的第三条数据(ff,6)，

不断的重复上面的动作。。。。

最后获取到一个结果集，返回到Server，再由Server返回到客户端。

看到这里大家是否可以感觉到，这样查询数据也太麻烦了，特别是当in子查询的条件越来越多时，如何保证性能呢？

下面，我们一起来看一下，MySQL是如何优化in子查询的。

物化表

首先，为了演示我们建两张表table1和table2，并建立两个二级索引idx_c1和idx_c2。

CREATE TABLE table1  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `c1` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_c1`(`c1`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB

CREATE TABLE table2  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `c2` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_c2`(`c2`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB

下面以一个简单的子查询为例：在table2表中查询t2.c2=3的id，并作为table1表c1的查询条件。

SELECT
  * 
FROM
  table1 t1 
WHERE
  t1.c1 IN ( SELECT id FROM table2 t2 WHERE t2.c2 = 3 );

对于一个这样普通的子查询来说，MySQL使用了一种叫做物化表的方式来提升性能。

什么意思呢？

就是将子查询的结果集去重后放入到一个临时表中，临时表的列就是子查询的结果集中的列。

去重的目的是为了让临时表尽可能的精简，因为在临时表中重复的列并没有什么意义。

当结果集比较小时，MySQL会为临时表使用memory引擎，并且为临时表中的列建立哈希索引。哈希索引的查询时间复杂度是O(1)，查询速度是非常快的。

但是如果结果集比较大时，MySQL就会将临时表定义为InnoDB类型表，并且建立B+树索引，就像一个普通的表一样使用。

话说回来，将子查询转换为临时表以后，其实查询就变成了两张表的连接查询，也就是两个表的内连接。

一旦转换为内连接就好办了，经典的“小表驱动大表”的优化准则就可以派上用场了。

我们看一下MySQL优化器对上面的SQL优化后的结果：

SELECT
  `t1`.`id` AS `id`,
  `t1`.`c1` AS `c1` 
FROM
  `table2` `t2`
  JOIN `table1` `t1` 
WHERE
  ( ( `t1`.`c1` = `t2`.`id` ) AND ( `t2`.`c2` = 3 ) )