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系列文章目录前言一、从执行计划看NOT IN、NOT EXISTS 和 LEFT JOIN效率二、外连接中的条件不要乱放，建议大家使用join而非(+)总结

前言

本篇文章讲解的主要内容是：从执行计划看NOT IN、NOT EXISTS 和 LEFT JOIN效率，还是那就话，别死记网上结论、在使用内外关联时，特别是简写方式时记住关联条件不要乱放！ 【SQL开发实战技巧】这一系列博主当作复习旧知识来进行写作，毕竟SQL开发在数据分析场景非常重要且基础，面试也会经常问SQL开发和调优经验，相信当我写完这一系列文章，也能再有所收获，未来面对SQL面试也能游刃有余~。

一、从执行计划看NOT IN、NOT EXISTS 和 LEFT JOIN效率

有些单位的部门（如40)中一个员工也没有，只是设了一个部门名字，如下列语句：

select count(*) from dept where deptno=40;

如何通过关联查询把这些信息查出来？ 同样有三种写法:NOT IN、NOT EXISTS 和LEFT JOIN。 语句及PLAN如下（版本为11.2.0.4.0 )。 环境：

alter table dept add constraints pk_dept primary key (deptno); --如果你有就不用建了

NOT IN用法

EXPLAIN PLAN FOR select *

FROM dept

WHERE deptno NOT IN (SELECT emp.deptno FROM emp WHERE emp.deptno IS NOT NULL);

SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display());

PLAN_TABLE_OUTPUT

--------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 1353548327

--------------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Ti

--------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 23 | 6 (17)| 00

| 1 | MERGE JOIN ANTI | | 1 | 23 | 6 (17)| 00

| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT | 4 | 80 | 2 (0)| 00

| 3 | INDEX FULL SCAN | PK_DEPT | 4 | | 1 (0)| 00

|* 4 | SORT UNIQUE | | 14 | 42 | 4 (25)| 00

|* 5 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 14 | 42 | 3 (0)| 00

--------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

4 - access("DEPTNO"="EMP"."DEPTNO")

filter("DEPTNO"="EMP"."DEPTNO")

5 - filter("EMP"."DEPTNO" IS NOT NULL)

19 rows selected

NOT EXISTS 用法

EXPLAIN PLAN FOR SELECT*

FROM dept

WHERE NOT EXISTS ( SELECT NULL FROM emp WHERE emp.deptno = dept.deptno) ;

SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display());

PLAN_TABLE_OUTPUT

--------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 1353548327

--------------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Ti

--------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 23 | 6 (17)| 00

| 1 | MERGE JOIN ANTI | | 1 | 23 | 6 (17)| 00

| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT | 4 | 80 | 2 (0)| 00

| 3 | INDEX FULL SCAN | PK_DEPT | 4 | | 1 (0)| 00

|* 4 | SORT UNIQUE | | 14 | 42 | 4 (25)| 00

|* 5 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 14 | 42 | 3 (0)| 00

--------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

4 - access("EMP"."DEPTNO"="DEPT"."DEPTNO")

filter("EMP"."DEPTNO"="DEPT"."DEPTNO")

5 - filter("EMP"."DEPTNO" IS NOT NULL)

19 rows selected

LEFT JOIN 用法

根据前面介绍过的左联知识,LEFT JOIN 取出的是左表中所有的数据,其中与右表不匹配的就表示左表NOT IN右表。 所以这里LEFT JOIN加上条件TS NULL,就是LEFT JOIN的写法：

EXPLAIN PLAN FOR

SELECT dept.*

FROM dept

LEFT JOIN emp ON emp.deptno = dept.deptno WHERE emp.deptno IS NULL;

SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display());

PLAN_TABLE_OUTPUT

--------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 1353548327

--------------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Ti

--------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 23 | 6 (17)| 00

| 1 | MERGE JOIN ANTI | | 1 | 23 | 6 (17)| 00

| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT | 4 | 80 | 2 (0)| 00

| 3 | INDEX FULL SCAN | PK_DEPT | 4 | | 1 (0)| 00

|* 4 | SORT UNIQUE | | 14 | 42 | 4 (25)| 00

|* 5 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 14 | 42 | 3 (0)| 00

--------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

4 - access("EMP"."DEPTNO"="DEPT"."DEPTNO")

filter("EMP"."DEPTNO"="DEPT"."DEPTNO")

5 - filter("EMP"."DEPTNO" IS NOT NULL)

19 rows selected

通过看上面的执行计划，三个SQL用的都是 MERGE JOIN ANTI, 说明这三种方法的效率一样。 如果想改写，就要对比改写前后的PLAN,根据PLAN来判断并测试哪种方法的效率高，一定要记住不能凭借某些结论来碰运气。

二、外连接中的条件不要乱放，建议大家使用join而非(+)

对于系列三博客介绍的左联语句,见下面的数据。

SELECT l.str AS left_str, r.str AS right_str,r.status FROM l

LEFT JOIN r ON l.v = r.v

ORDER BY 1 , 2 ;

LEFT_STR RIGHT_STR STATUS

-------- --------- ----------

left_1

left_2

left_3 right_3 1

left_4 right_4 0

那现在有这么一个需求：对于其中的L表，四条数据都返回。而对于R表，我们需要只显示其中的status=1的数据，也就是下面这样的结果：

LEFT_STR RIGHT_STR STATUS

-------- --------- ----------

left_1

left_2

left_3 right_3 1

left_4

对于这个需求，可能有些人会加一个where条件！然后结果就变成了下面这样了: left join写法：

SELECT l.str AS left_str, r.str AS right_str,r.status

FROM l

LEFT JOIN r ON (l.v = r.v)

where r.status=1

ORDER BY 1 , 2;

LEFT_STR RIGHT_STR STATUS

-------- --------- ----------

left_3 right_3 1

（+）写法：

SELECT l.str AS left_str, r.str AS right_str, r.status

FROM l, r

where l.v = r.v(+)

and r.status = 1

ORDER BY 1, 2;

LEFT_STR RIGHT_STR STATUS

-------- --------- ----------

left_3 right_3 1

而此时的执行计划：

SQL> EXPLAIN PLAN FOR

2 SELECT l.str AS left_str, r.str AS right_str,r.status

3 FROM l

4 LEFT JOIN r ON (l.v = r.v)

5 where r.status=1

6 ORDER BY 1 , 2;

Explained

SQL> SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display());

PLAN_TABLE_OUTPUT

--------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 688663707

----------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

----------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 2 | 42 | 7 (15)| 00:00:01 |

| 1 | SORT ORDER BY | | 2 | 42 | 7 (15)| 00:00:01 |

|* 2 | HASH JOIN | | 2 | 42 | 6 (0)| 00:00:01 |

|* 3 | TABLE ACCESS FULL| R | 2 | 24 | 3 (0)| 00:00:01 |

| 4 | TABLE ACCESS FULL| L | 4 | 36 | 3 (0)| 00:00:01 |

----------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - access("L"."V"="R"."V")

3 - filter("R"."STATUS"=1)

17 rows selected

很明显，结果以及执行计划(HASH JOIN)与我们期望得到的结果都不一致！！！这是很多人在写查询或更改查询时常遇到的一种错误。问题就在于所加条件的位置及写法，正确的写法分别如下：

SQL> SELECT l.str AS left_str, r.str AS right_str, r.status

2 FROM l

3 LEFT JOIN r

4 ON (l.v = r.v and r.status = 1)

5 ORDER BY 1, 2;

LEFT_STR RIGHT_STR STATUS

-------- --------- ----------

left_1

left_2

left_3 right_3 1

left_4

SQL> SELECT l.str AS left_str, r.str AS right_str, r.status

2 FROM l, r

3 where l.v = r.v(+)

4 and r.status(+) = 1

5 ORDER BY 1, 2;

LEFT_STR RIGHT_STR STATUS

-------- --------- ----------

left_1

left_2

left_3 right_3 1

left_4

看一下这时候的执行计划：

SQL> EXPLAIN PLAN FOR

2 SELECT l.str AS left_str, r.str AS right_str, r.status

3 FROM l

4 LEFT JOIN r

5 ON (l.v = r.v and r.status = 1)

6 ORDER BY 1, 2;

Explained

SQL> SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display());

PLAN_TABLE_OUTPUT

--------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 2310059642

----------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

----------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 4 | 84 | 7 (15)| 00:00:01 |

| 1 | SORT ORDER BY | | 4 | 84 | 7 (15)| 00:00:01 |

|* 2 | HASH JOIN OUTER | | 4 | 84 | 6 (0)| 00:00:01 |

| 3 | TABLE ACCESS FULL| L | 4 | 36 | 3 (0)| 00:00:01 |

|* 4 | TABLE ACCESS FULL| R | 2 | 24 | 3 (0)| 00:00:01 |

----------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - access("L"."V"="R"."V"(+))

4 - filter("R"."STATUS"(+)=1)

17 rows selected

以上两种写法结果均正确，且根据执行计划HASH JOIN OUTER明确走的是外连接。而且根据上面查询我们能够看出来JOIN的方式明显更容易辨别，这也是我反复建议使用JOIN的原因。 对于上面SQL我们还可以使用先过滤再关联的方式，即R表先过滤：

(select * from r where status=1) r

总结

同上一篇博客所说，在使用in exists或则NOT IN、NOT EXISTS 和 LEFT JOIN时候，不要想当然的认为in和not in效率极其低下，在本章案例中通过执行计划能够直观的看到，三者效率竟然一致了！！所以，读万卷书不如行万里路，网上别人做的总结再好，也不如自己实践一把来的真实。还有就是，在使用关联查询时候，关联条件和过滤条件一定要想好放哪里，不然你会想当然的错了！

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