MySQL中大于小于，IN，OR，BETWEEN性能比较_听海Movie的专栏

在MySQL中经常会有朋友问关于大于小于，IN，OR，BETWEEN，哪个性能更好？

我想有很多朋友会用它们但确实不知道大于小于，IN，OR，BETWEEN性能哪个更好吧，下面总结一下关于大于小于，IN，OR，BETWEEN性能。

这里的查询条件有四种：>=和<=；between；or；in

这里id列是索引列，如果不是的话，三个查询都是全表扫描，性能差距应该不大。

 

1  准备环境

mysql> show create table tinG *************************** 1. row ***************************        Table: tin Create Table: CREATE TABLE `tin` (   `c1` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `c2` varchar(256) DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`c1`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5002 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec) mysql> show create procedure init_tinG *************************** 1. row ***************************            Procedure: init_tin             sql_mode: NO_ENGINE_SUBSTITUTION     Create Procedure: CREATE DEFINER=`root`@`127.0.0.1` PROCEDURE `init_tin`(cnt int) begin declare i int default 0; repeat insert into tin(c2) values(repeat(‘a’, 100)); set i:= i+1; until i > cnt end repeat; end character_set_client: utf8 collation_connection: utf8_general_ci   Database Collation: latin1_swedish_ci 1 row in set (0.00 sec) mysql> call init_tin(5000)G

 

2  查看执行计划

为了简单起见，选择[100,104]这个区间。

查询语句为：

SELECT * FROM tin where c1 >= 100 and c1 <= 104; SELECT * FROM tin where c1 bewteen 100 and 104; SELECT * FROM tin where c1 in (100, 101, 102, 103, 104); SELECT * FROM tin where c1 = 100 or c1 = 101 or c1 = 102 or c1 = 103 or c1 = 104;

 其中，在MySQL中 c1 >= 100 and c1 <= 104 和 c1 bewteen 100 and 104 是等价的，下面选用前者进行比较。

 

首先查看explain输出，会发现三个语句的explain输出是一样的：

*************************** 1. row ***************************            id: 1   select_type: SIMPLE         table: tin          type: range possible_keys: PRIMARY           key: PRIMARY       key_len: 4           ref: NULL          rows: 5      filtered: 100.00         Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

 
MySQL5.6在information_schema中增加了optimizer_trace表，用于跟踪语句生成的执行计划的具体步骤，包含各种关键的优化步骤。

分别看下三种不同语句的执行代价：

1. SELECT * FROM tin where c1 >= 100 and c1 <= 104;

SELECT * FROM tin where c1 >=100 and c1 <=104; “chosen_range_access_summary”: {                     “range_access_plan”: {                       “type”: “range_scan”,                       “index”: “PRIMARY”,                       “rows”: 5,                       “ranges”: [                         “100 <= c1 <= 104″                       ]                     },                     “rows_for_plan”: 5,                     “cost_for_plan”: 2.0188,                     “chosen”: true                     }

 

2. SELECT * FROM tin where c1 in (100, 101, 102, 103, 104);

SELECT * FROM tin where c1 in (100, 101, 102, 103, 104); “chosen_range_access_summary”: {                     “range_access_plan”: {                       “type”: “range_scan”,                       “index”: “PRIMARY”,                       “rows”: 5,                       “ranges”: [                         “100 <= c1 <= 100″,                         “101 <= c1 <= 101″,                         “102 <= c1 <= 102″,                         “103 <= c1 <= 103″,                         “104 <= c1 <= 104″                       ]                     },                     “rows_for_plan”: 5,                     “cost_for_plan”: 6.0188,                     “chosen”: true                   }

 

3. SELECT * FROM tin where c1 = 100 or c1 = 101 or c1 = 102 or c1 = 103 or c1 = 104;

SELECT * FROM tin where c1 = 100 or c1 = 101 or c1 = 102 or c1 = 103 or c1 =104; “chosen_range_access_summary”: {                     “range_access_plan”: {                       “type”: “range_scan”,                       “index”: “PRIMARY”,                       “rows”: 5,                       “ranges”: [                         “100 <= c1 <= 100″,                         “101 <= c1 <= 101″,                         “102 <= c1 <= 102″,                         “103 <= c1 <= 103″,                         “104 <= c1 <= 104″                       ]                     },                     “rows_for_plan”: 5,                     “cost_for_plan”: 6.0188,                     “chosen”: true                   }

从上面可以看出执行代价最小的语句为SELECT * FROM tin WHERE c1 >= 100 and c1 <=104，代价为2.0118，其他两个计划的代价 为6.0118。

 
3  计划分析

看了上面的代价结果，是不是就理所当然的任务第一个语句的代价真的是最小呢？

这就需要知道MySQL代价计算的方法， 一个计划的代价体现在硬件上就是I/O + CPU，I/O就是将所需的物理页载入内存的时间，CPU则是数据计算所消耗的时间， 有些语句是I/O密集的，有些语句是CPU运算密集的。

 

为什么MySQL计算出来的代价会差别这么大呢？

MySQL在计算上面三个语句的代价时，I/O代价的计算是由range的个数n_ranges和最终的结果集的行数total_rows得出来的，

语句1的n_ranges=1

语句2和语句3的n_ranges=5

totol_rows都为5

故语句1的在I/O上的代价明显小于语句2和语句3（具体的函数参见ha_innobase::read_time）。

至于CPU的代价，由于返回的行数一致，故CPU的代价一致，CPU的代价主要体现在获取数据后，进行WHERE 条件的匹配操作。

这只是MySQL的对于上面三个语句的代价模型，而实际上，上面三个语句所进行的I/O操作其实是一致的，因为数据范围是一样的。所以，仅凭 MySQL给出的代价结果还是不能立刻判断出语句1就肯定好。

既然I/O操作的代价可以考虑是一致的，那么只能来看三条语句执行时的区别了。

语句2和语句3的range个数都为5个，而且range的范围都是一致的， 这其实是MySQL的优化结果，IN和OR都被优化成了相同的结果。只有语句1只有1个range。MySQL执行时是遍历每个range，而每个range遍历时其实是两种操作，read_first和read_next，read_first是根据每个range的start key定位到相应的位置，read_next则是根据上次BTREE读到的位置， 继续往后读，read_next是以end key为结束。

对于语句1，只有一个range，故需要1次read_first和5次read_next（最后一次read_next不符合end_key，返回结束）

对于语句2和语句3， 有5个range，每个range需要1此read_first和一次read_next,总共需要5此read_first和5次read_next。

从数据获取的次数来看，语句2和语句3基本是语句1的调用次数的两倍。

 

合法性的验证

除了获取数据调用次数的区别外，在获取数据之后，还需要进行数据合法性的验证，即匹配WHERE条件。

对于语句1的WHERE条件十分简单，匹配上下界限即可，即对于每返回的一行数据需要两次验证，时间复杂度为常量O（2）。

对于语句2和语句3，则需要对IN或OR中的每个条件进行验证，知道找到某一匹配项为止，时间复杂度为O（n）。 但是MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的，故匹配的时候是二分查找， 时间复杂度为O（lgn）。

在忽略I/O的情况下，仅仅从CPU的耗时来看，语句1应该是最少的，其次是IN，最差的就是OR

 

先就分析到这吧，具体的执行时间的数据这里没测试，感兴趣的可以进一步测试下！

上面是想通过测试了解MySQL内部的优化流程，可能单独测试的时候语句执行效率差别不是很大。