Mi chiedo se ci siano differenze per quanto riguarda le prestazioni tra le seguenti
SELECT ... FROM ... WHERE someFIELD IN(1,2,3,4)
SELECT ... FROM ... WHERE someFIELD between 0 AND 5
SELECT ... FROM ... WHERE someFIELD = 1 OR someFIELD = 2 OR someFIELD = 3 ... o MySQL ottimizzerà SQL nello stesso modo in cui i compilatori ottimizzeranno il codice?
EDIT: modificato il AND"to OR" per il motivo indicato nei commenti.
Risposte:
Avevo bisogno di saperlo con certezza, quindi ho confrontato entrambi i metodi. Ho costantemente scoperto INdi essere molto più veloce dell'uso OR.
Non credere alle persone che danno la loro "opinione", la scienza è tutta una questione di prove e prove.
Ho eseguito un ciclo di 1000 volte le query equivalenti (per coerenza, ho usato sql_no_cache):
IN: 2.34969592094s
OR: 5.83781504631s
Aggiornamento:
(Non ho il codice sorgente per il test originale, come era 6 anni fa, anche se restituisce un risultato nello stesso intervallo di questo test)
Nella richiesta di alcuni codici di esempio per testare questo, ecco il caso d'uso più semplice possibile. Utilizzando Eloquent per semplicità di sintassi, l'equivalente SQL grezzo esegue lo stesso.
$t = microtime(true);
for($i=0; $i<10000; $i++):
$q = DB::table('users')->where('id',1)
->orWhere('id',2)
->orWhere('id',3)
->orWhere('id',4)
->orWhere('id',5)
->orWhere('id',6)
->orWhere('id',7)
->orWhere('id',8)
->orWhere('id',9)
->orWhere('id',10)
->orWhere('id',11)
->orWhere('id',12)
->orWhere('id',13)
->orWhere('id',14)
->orWhere('id',15)
->orWhere('id',16)
->orWhere('id',17)
->orWhere('id',18)
->orWhere('id',19)
->orWhere('id',20)->get();
endfor;
$t2 = microtime(true);
echo $t."\n".$t2."\n".($t2-$t)."\n";1482080514.3635
1482080517.3713
3.0078368186951
$t = microtime(true);
for($i=0; $i<10000; $i++):
$q = DB::table('users')->whereIn('id',[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20])->get();
endfor;
$t2 = microtime(true);
echo $t."\n".$t2."\n".($t2-$t)."\n";1482080534.0185
1482080536.178
2.1595389842987
INdichiarazione era circa il 30% più veloce di una OR.
Do not believe people who give their "opinion"Hai ragione al 100%, Stack Overflow ne è purtroppo pieno
Returns 1 if expr is equal to any of the values in the IN list, else returns 0. If all values are constants, they are evaluated according to the type of expr and sorted. The search for the item then is done using a binary search. This means IN is very quick if the IN value list consists entirely of constants . Otherwise, type conversion takes place according to the rules described at Type Conversion, but applied to all the arguments.IN
Ho anche fatto un test per i futuri googler. Il conteggio totale dei risultati restituiti è 7264 su 10000
SELECT * FROM item WHERE id = 1 OR id = 2 ... id = 10000Questa query ha richiesto alcuni 0.1239secondi
SELECT * FROM item WHERE id IN (1,2,3,...10000)Questa query ha richiesto alcuni 0.0433secondi
IN è 3 volte più veloce di OR
OR: meglio usare l'espressione più compatta possibile.
La risposta accettata non spiega il motivo.
Di seguito sono citati da MySQL ad alte prestazioni, 3a edizione.
In molti server di database, IN () è solo un sinonimo di più clausole OR, poiché le due sono logicamente equivalenti. Non è così in MySQL, che ordina i valori nell'elenco IN () e utilizza una ricerca binaria rapida per vedere se un valore è nell'elenco. Questo è O (Log n) nella dimensione dell'elenco, mentre una serie equivalente di clausole OR è O (n) nella dimensione dell'elenco (cioè molto più lento per elenchi di grandi dimensioni)
Penso che TRA sarà più veloce poiché dovrebbe essere convertito in:
Field >= 0 AND Field <= 5Comprendo che un IN verrà comunque convertito in un gruppo di istruzioni OR. Il valore di IN è la facilità d'uso. (Risparmiare sulla necessità di digitare ogni nome di colonna più volte e semplifica anche l'uso con la logica esistente - non devi preoccuparti della precedenza AND / OR perché IN è un'istruzione. Con un sacco di istruzioni OR, hai per assicurarti di circondarli tra parentesi per assicurarti che siano valutati come una condizione.)
L'unica vera risposta alla tua domanda è PROFILO LE TUE DOMANDE . Quindi saprai cosa funziona meglio nella tua situazione particolare.
Dipende da cosa stai facendo; quanto è ampio l'intervallo, qual è il tipo di dati (so che il tuo esempio utilizza un tipo di dati numerico ma la tua domanda può applicarsi anche a molti tipi di dati diversi).
Questa è un'istanza in cui si desidera scrivere la query in entrambi i modi; farlo funzionare e quindi utilizzare EXPLAIN per capire le differenze di esecuzione.
Sono sicuro che ci sia una risposta concreta a questo, ma è così che, in pratica, troverei la risposta per la mia domanda.
Questo potrebbe essere di aiuto: http://forge.mysql.com/wiki/Top10SQLPerformanceTips
Saluti,
Frank
Penso che una spiegazione all'osservazione di Sunseeker sia in realtà MySQL che ordina i valori nell'istruzione IN se sono tutti valori statici e utilizza la ricerca binaria, che è più efficiente della semplice alternativa OR. Non ricordo dove l'ho letto, ma il risultato di Sunseeker sembra essere una prova.
Proprio quando pensavi fosse sicuro ...
Qual è il tuo valore eq_range_index_dive_limit? In particolare, hai più o meno articoli nella INclausola?
Ciò non includerà un benchmark, ma scruterà un po 'i meccanismi interni. Usiamo uno strumento per vedere cosa sta succedendo - Traccia Optimizer.
La domanda: SELECT * FROM canada WHERE id ...
Con uno ORdei 3 valori , parte della traccia appare come:
"condition_processing": {
"condition": "WHERE",
"original_condition": "((`canada`.`id` = 296172) or (`canada`.`id` = 295093) or (`canada`.`id` = 293626))",
"steps": [
{
"transformation": "equality_propagation",
"resulting_condition": "(multiple equal(296172, `canada`.`id`) or multiple equal(295093, `canada`.`id`) or multiple equal(293626, `canada`.`id`))"
},...
"analyzing_range_alternatives": {
"range_scan_alternatives": [
{
"index": "id",
"ranges": [
"293626 <= id <= 293626",
"295093 <= id <= 295093",
"296172 <= id <= 296172"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"chosen": true...
"refine_plan": [
{
"table": "`canada`",
"pushed_index_condition": "((`canada`.`id` = 296172) or (`canada`.`id` = 295093) or (`canada`.`id` = 293626))",
"table_condition_attached": null,
"access_type": "range"
}
]Nota come viene dato ICP ORs. Ciò implica che ORnon viene trasformato in IN, e InnoDB eseguirà una serie di =test tramite ICP. (Non credo valga la pena considerare MyISAM.)
(Questo è il registro di Percona 5.6.22-71.0-log; idè un indice secondario.)
Ora per IN () con alcuni valori
eq_range_index_dive_limit= 10; ci sono 8 valori.
"condition_processing": {
"condition": "WHERE",
"original_condition": "(`canada`.`id` in (296172,295093,293626,295573,297148,296127,295588,295810))",
"steps": [
{
"transformation": "equality_propagation",
"resulting_condition": "(`canada`.`id` in (296172,295093,293626,295573,297148,296127,295588,295810))"
},...
"analyzing_range_alternatives": {
"range_scan_alternatives": [
{
"index": "id",
"ranges": [
"293626 <= id <= 293626",
"295093 <= id <= 295093",
"295573 <= id <= 295573",
"295588 <= id <= 295588",
"295810 <= id <= 295810",
"296127 <= id <= 296127",
"296172 <= id <= 296172",
"297148 <= id <= 297148"
],
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"chosen": true...
"refine_plan": [
{
"table": "`canada`",
"pushed_index_condition": "(`canada`.`id` in (296172,295093,293626,295573,297148,296127,295588,295810))",
"table_condition_attached": null,
"access_type": "range"
}
]Si noti che il INnon sembra essere trasformato in OR.
Una nota a margine: notare che i valori delle costanti sono stati ordinati . Questo può essere utile in due modi:
Infine, IN () con molti valori
{
"condition_processing": {
"condition": "WHERE",
"original_condition": "(`canada`.`id` in (293831,292259,292881,293440,292558,295792,292293,292593,294337,295430,295034,297060,293811,295587,294651,295559,293213,295742,292605,296018,294529,296711,293919,294732,294689,295540,293000,296916,294433,297112,293815,292522,296816,293320,293232,295369,291894,293700,291839,293049,292738,294895,294473,294023,294173,293019,291976,294923,294797,296958,294075,293450,296952,297185,295351,295736,296312,294330,292717,294638,294713,297176,295896,295137,296573,292236,294966,296642,296073,295903,293057,294628,292639,293803,294470,295353,297196,291752,296118,296964,296185,295338,295956,296064,295039,297201,297136,295206,295986,292172,294803,294480,294706,296975,296604,294493,293181,292526,293354,292374,292344,293744,294165,295082,296203,291918,295211,294289,294877,293120,295387))",
"steps": [
{
"transformation": "equality_propagation",
"resulting_condition": "(`canada`.`id` in (293831,292259,292881,293440,292558,295792,292293,292593,294337,295430,295034,297060,293811,295587,294651,295559,293213,295742,292605,296018,294529,296711,293919,294732,294689,295540,293000,296916,294433,297112,293815,292522,296816,293320,293232,295369,291894,293700,291839,293049,292738,294895,294473,294023,294173,293019,291976,294923,294797,296958,294075,293450,296952,297185,295351,295736,296312,294330,292717,294638,294713,297176,295896,295137,296573,292236,294966,296642,296073,295903,293057,294628,292639,293803,294470,295353,297196,291752,296118,296964,296185,295338,295956,296064,295039,297201,297136,295206,295986,292172,294803,294480,294706,296975,296604,294493,293181,292526,293354,292374,292344,293744,294165,295082,296203,291918,295211,294289,294877,293120,295387))"
},...
"analyzing_range_alternatives": {
"range_scan_alternatives": [
{
"index": "id",
"ranges": [
"291752 <= id <= 291752",
"291839 <= id <= 291839",
...
"297196 <= id <= 297196",
"297201 <= id <= 297201"
],
"index_dives_for_eq_ranges": false,
"rows": 111,
"chosen": true...
"refine_plan": [
{
"table": "`canada`",
"pushed_index_condition": "(`canada`.`id` in (293831,292259,292881,293440,292558,295792,292293,292593,294337,295430,295034,297060,293811,295587,294651,295559,293213,295742,292605,296018,294529,296711,293919,294732,294689,295540,293000,296916,294433,297112,293815,292522,296816,293320,293232,295369,291894,293700,291839,293049,292738,294895,294473,294023,294173,293019,291976,294923,294797,296958,294075,293450,296952,297185,295351,295736,296312,294330,292717,294638,294713,297176,295896,295137,296573,292236,294966,296642,296073,295903,293057,294628,292639,293803,294470,295353,297196,291752,296118,296964,296185,295338,295956,296064,295039,297201,297136,295206,295986,292172,294803,294480,294706,296975,296604,294493,293181,292526,293354,292374,292344,293744,294165,295082,296203,291918,295211,294289,294877,293120,295387))",
"table_condition_attached": null,
"access_type": "range"
}
]Nota a margine: ne avevo bisogno a causa dell'ingombro della traccia:
@@global.optimizer_trace_max_mem_size = 32222;Di seguito sono riportati i dettagli di 6 query che utilizzano MySQL 5.6 @SQLFiddle
In sintesi, le 6 query coprono colonne indicizzate in modo indipendente e sono state utilizzate 2 query per tipo di dati. Tutte le query hanno comportato l'utilizzo di un indice indipendentemente da IN () o OR utilizzati.
| ORs | IN()
integer | uses index | uses index
date | uses index | uses index
varchar | uses index | uses indexVolevo solo smascherare le affermazioni secondo cui OR significa che non è possibile utilizzare alcun indice. Questo non è vero. Gli indici possono essere utilizzati nelle query utilizzando OR come vengono visualizzate le 6 query nei seguenti esempi.
Inoltre, mi sembra che molti abbiano ignorato il fatto che IN () è una scorciatoia di sintassi per un set di OR. Su piccola scala le differenze di perfomance tra l'uso di IN () -v- OR sono estremamente (infintessinalmente) marginali.
Mentre su larga scala IN () è sicuramente più conveniente, ma davanzale equivale logicamente a una serie di condizioni OR. La circostanza cambia per ogni query, quindi testare la query sulle tabelle è sempre la cosa migliore.
Riepilogo dei 6 piani esplicativi, tutti "Uso della condizione dell'indice" (scorrere a destra)
Query select_type table type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra
------------- --------- ------- --------------- ----------- --------- ----- ------ ---------- -----------------------
Integers using OR SIMPLE mytable range aNum_idx aNum_idx 4 10 100.00 Using index condition
Integers using IN SIMPLE mytable range aNum_idx aNum_idx 4 10 100.00 Using index condition
Dates using OR SIMPLE mytable range aDate_idx aDate_idx 6 7 100.00 Using index condition
Dates using IN SIMPLE mytable range aDate_idx aDate_idx 6 7 100.00 Using index condition
Varchar using OR SIMPLE mytable range aName_idx aName_idx 768 10 100.00 Using index condition
Varchar using IN SIMPLE mytable range aName_idx aName_idx 768 10 100.00 Using index condition MySQL 5.6 Schema Setup :
CREATE TABLE `myTable` (
`id` mediumint(8) unsigned NOT NULL auto_increment,
`aName` varchar(255) default NULL,
`aDate` datetime,
`aNum` mediumint(8),
PRIMARY KEY (`id`)
) AUTO_INCREMENT=1;
ALTER TABLE `myTable` ADD INDEX `aName_idx` (`aName`);
ALTER TABLE `myTable` ADD INDEX `aDate_idx` (`aDate`);
ALTER TABLE `myTable` ADD INDEX `aNum_idx` (`aNum`);
INSERT INTO `myTable` (`aName`,`aDate`)
VALUES
("Daniel","2017-09-19 01:22:31")
,("Quentin","2017-06-03 01:06:45")
,("Chester","2017-06-14 17:49:36")
,("Lev","2017-08-30 06:27:59")
,("Garrett","2018-10-04 02:40:37")
,("Lane","2017-01-22 17:11:21")
,("Chaim","2017-09-20 11:13:46")
,("Kieran","2018-03-10 18:37:26")
,("Cedric","2017-05-20 16:25:10")
,("Conan","2018-07-10 06:29:39")
,("Rudyard","2017-07-14 00:04:00")
,("Chadwick","2018-08-18 08:54:08")
,("Darius","2018-10-02 06:55:56")
,("Joseph","2017-06-19 13:20:33")
,("Wayne","2017-04-02 23:20:25")
,("Hall","2017-10-13 00:17:24")
,("Craig","2016-12-04 08:15:22")
,("Keane","2018-03-12 04:21:46")
,("Russell","2017-07-14 17:21:58")
,("Seth","2018-07-25 05:51:30")
,("Cole","2018-06-09 15:32:53")
,("Donovan","2017-08-12 05:21:35")
,("Damon","2017-06-27 03:44:19")
,("Brian","2017-02-01 23:35:20")
,("Harper","2017-08-25 04:29:27")
,("Chandler","2017-09-30 23:54:06")
,("Edward","2018-07-30 12:18:07")
,("Curran","2018-05-23 09:31:53")
,("Uriel","2017-05-08 03:31:43")
,("Honorato","2018-04-07 14:57:53")
,("Griffin","2017-01-07 23:35:31")
,("Hasad","2017-05-15 05:32:41")
,("Burke","2017-07-04 01:11:19")
,("Hyatt","2017-03-14 17:12:28")
,("Brenden","2017-10-17 05:16:14")
,("Ryan","2018-10-10 08:07:55")
,("Giacomo","2018-10-06 14:21:21")
,("James","2018-02-06 02:45:59")
,("Colt","2017-10-10 08:11:26")
,("Kermit","2017-09-18 16:57:16")
,("Drake","2018-05-20 22:08:36")
,("Berk","2017-04-16 17:39:32")
,("Alan","2018-09-01 05:33:05")
,("Deacon","2017-04-20 07:03:05")
,("Omar","2018-03-02 15:04:32")
,("Thaddeus","2017-09-19 04:07:54")
,("Troy","2016-12-13 04:24:08")
,("Rogan","2017-11-02 00:03:25")
,("Grant","2017-08-21 01:45:16")
,("Walker","2016-11-26 15:54:52")
,("Clarke","2017-07-20 02:26:56")
,("Clayton","2018-08-16 05:09:29")
,("Denton","2018-08-11 05:26:05")
,("Nicholas","2018-07-19 09:29:55")
,("Hashim","2018-08-10 20:38:06")
,("Todd","2016-10-25 01:01:36")
,("Xenos","2017-05-11 22:50:35")
,("Bert","2017-06-17 18:08:21")
,("Oleg","2018-01-03 13:10:32")
,("Hall","2018-06-04 01:53:45")
,("Evan","2017-01-16 01:04:25")
,("Mohammad","2016-11-18 05:42:52")
,("Armand","2016-12-18 06:57:57")
,("Kaseem","2018-06-12 23:09:57")
,("Colin","2017-06-29 05:25:52")
,("Arthur","2016-12-29 04:38:13")
,("Xander","2016-11-14 19:35:32")
,("Dante","2016-12-01 09:01:04")
,("Zahir","2018-02-17 14:44:53")
,("Raymond","2017-03-09 05:33:06")
,("Giacomo","2017-04-17 06:12:52")
,("Fulton","2017-06-04 00:41:57")
,("Chase","2018-01-14 03:03:57")
,("William","2017-05-08 09:44:59")
,("Fuller","2017-03-31 20:35:20")
,("Jarrod","2017-02-15 02:45:29")
,("Nissim","2018-03-11 14:19:25")
,("Chester","2017-11-05 00:14:27")
,("Perry","2017-12-24 11:58:04")
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,("Brenden","2018-10-08 10:09:47")
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,("Zeph","2018-04-04 11:22:12")
,("Amala","2017-01-29 07:52:17")
;.
update MyTable
set aNum = id
;Query 1 :
select 'aNum by OR' q, mytable.*
from mytable
where aNum = 12
OR aNum = 22
OR aNum = 27
OR aNum = 32
OR aNum = 42
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OR aNum = 82| q | id | aName | aDate | aNum |
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| aNum by OR | 82 | Brenden | 2018-10-08T10:09:47Z | 82 |Query 2 :
select 'aNum by IN' q, mytable.*
from mytable
where aNum IN (
12
, 22
, 27
, 32
, 42
, 52
, 62
, 65
, 72
, 82
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select 'adate by OR' q, mytable.*
from mytable
where aDate= str_to_date("2017-02-15 02:45:29",'%Y-%m-%d %h:%i:%s')
OR aDate = str_to_date("2018-03-10 18:37:26",'%Y-%m-%d %h:%i:%s')
OR aDate = str_to_date("2017-05-20 16:25:10",'%Y-%m-%d %h:%i:%s')
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OR aDate = str_to_date("2017-07-14 00:04:00",'%Y-%m-%d %h:%i:%s')
OR aDate = str_to_date("2018-08-18 08:54:08",'%Y-%m-%d %h:%i:%s')
OR aDate = str_to_date("2018-10-02 06:55:56",'%Y-%m-%d %h:%i:%s')
OR aDate = str_to_date("2017-04-20 07:03:05",'%Y-%m-%d %h:%i:%s')
OR aDate = str_to_date("2018-03-02 15:04:32",'%Y-%m-%d %h:%i:%s')
OR aDate = str_to_date("2017-09-19 04:07:54",'%Y-%m-%d %h:%i:%s')
OR aDate = str_to_date("2016-12-13 04:24:08",'%Y-%m-%d %h:%i:%s')| q | id | aName | aDate | aNum |
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select 'adate by IN' q, mytable.*
from mytable
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| adate by IN | 13 | Darius | 2018-10-02T06:55:56Z | 13 |Query 5 :
select 'name by OR' q, mytable.*
from mytable
where aname = 'Alan'
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|-------------|----|----------|----------------------|------|
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| name by OR | 16 | Hall | 2017-10-13T00:17:24Z | 16 |
| name by OR | 60 | Hall | 2018-06-04T01:53:45Z | 60 |
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| name by OR | 76 | Jarrod | 2017-02-15T02:45:29Z | 76 |Query 6 :
select 'name by IN' q, mytable.*
from mytable
where aname IN (
'Alan'
,'Brian'
,'Chandler'
, 'Darius'
, 'Evan'
, 'Ferris'
, 'Giacomo'
, 'Hall'
, 'James'
, 'Jarrod'
)| q | id | aName | aDate | aNum |
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| name by IN | 60 | Hall | 2018-06-04T01:53:45Z | 60 |
| name by IN | 38 | James | 2018-02-06T02:45:59Z | 38 |
| name by IN | 76 | Jarrod | 2017-02-15T02:45:29Z | 76 |Scommetto che sono uguali, puoi eseguire un test nel modo seguente:
ricopri 500 volte "in (1,2,3,4)" e vedi quanto tempo impiega. scorrere 500 volte la versione "= 1 o = 2 o = 3 ..." e vedere per quanto tempo dura.
potresti anche provare a unirti, se someField è un indice e il tuo tavolo è grande potrebbe essere più veloce ...
SELECT ...
FROM ...
INNER JOIN (SELECT 1 as newField UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4) dt ON someFIELD =newFieldHo provato il metodo di join sopra sul mio SQL Server ed è quasi lo stesso di in (1,2,3,4) ed entrambi danno come risultato una ricerca di indice cluster. Non sono sicuro di come MySQL li gestirà.
2018 : IN (...) è più veloce. Ma > = && <= è persino più veloce di IN .
Ecco il mio punto di riferimento .
Da quello che ho capito sul modo in cui il compilatore ottimizza questi tipi di query, l'utilizzo della clausola IN è più efficiente di più clausole OR. Se hai valori in cui è possibile utilizzare la clausola BETWEEN, è ancora più efficiente.
So che, fintanto che hai un indice su Field, TRA lo userà per trovare rapidamente un'estremità, quindi passare all'altra. Questo è molto efficiente.
Ogni EXPLAIN che ho visto mostra "IN (...)" e "... OR ..." come intercambiabili e ugualmente (in) efficienti. Che cosa ti aspetteresti, poiché l'ottimizzatore non ha modo di sapere se comprendono o meno un intervallo. È anche equivalente a UNION ALL SELECT sui singoli valori.
Come spiegato da altri, IN è meglio scelto di OR rispetto alle prestazioni della query.
Le query con condizione OR potrebbero richiedere tempi di esecuzione più lunghi nei casi seguenti.
s I could say that it can also be converted to UNIONche è consigliata per sostituire OR per ottimizzare la query.