# 为什么尽量避免使用 `IN` 和 `NOT IN`？
## 前言
在SQL查询中，`IN` 和 `NOT IN` 是常用的关键字，用于筛选符合条件的数据。
然而，尽管它们使用方便，但在某些情况下，使用它们可能会导致效率低下或查询结果不准确。
本文将从效率和潜在问题两个角度，深入探讨为什么应尽量避免使用 `IN` 和 `NOT IN`，并提供替代方案。
## 一、效率问题
### 1. `NOT IN` 的性能瓶颈
在SQL查询中，`NOT IN` 往往会导致性能问题，尤其是在处理大数据集时。
以下是一个典型的例子：
假设有两个表 `t1` 和 `t2`，每个表都有150万条数据，且 `phone` 字段上都有索引。
我们想查询 `t1` 中 `phone` 不在 `t2` 中的记录：
```sql
SELECT * FROM t1
WHERE phone NOT IN (SELECT phone FROM t2);
```
这条查询可能会运行得非常慢，甚至需要十几分钟才能完成。
原因是 `NOT IN` 子查询无法有效利用索引，尤其是在子查询返回的结果集较大时，数据库引擎需要逐条比较，导致性能急剧下降。
### 2. 使用 `NOT EXISTS` 优化
相比之下，`NOT EXISTS` 是一种更高效的替代方案。
同样的查询可以改写为：
```sql
SELECT * FROM t1
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM t2 WHERE t1.phone = t2.phone);
```
这种写法通常只需要20秒左右即可完成查询，性能提升显著。原因是 `NOT EXISTS` 可以在子查询中利用索引，避免了全表扫描。
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## 二、潜在问题
### 1. `IN` 子查询中的列名错误
`IN` 子查询的一个潜在问题是，如果列名写错，查询可能不会报错，但会返回错误的结果。
例如：
```sql
SELECT id1 FROM test1
WHERE id1 IN (SELECT id1 FROM test2);
```
在这个例子中，`test2` 表中并没有 `id1` 列，但查询不会报错，而是返回 `test1` 中的所有记录。
这是因为 `IN` 子查询中的列名错误被忽略，导致查询逻辑失效。
### 2. `NOT IN` 与 `NULL` 值的问题
`NOT IN` 在处理包含 `NULL` 值的数据时，可能会导致查询结果不准确。
例如：
```sql
SELECT id1 FROM test1
WHERE id1 NOT IN (SELECT id2 FROM test2);
```
如果 `test2` 中的 `id2` 列包含 `NULL` 值，查询将不会返回任何结果。
原因是 `NULL` 值与任何值的比较都会返回 `UNKNOWN`，导致 `NOT IN` 条件无法满足。
## 三、替代方案
为了避免上述问题，可以采用以下替代方案：
#### 1. 使用 `EXISTS` 或 `NOT EXISTS`
`EXISTS` 和 `NOT EXISTS` 是更安全和高效的替代方案。
例如：
```sql
-- 查询存在于 test2 中的 test1 记录
SELECT * FROM test1
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM test2 WHERE test2.id2 = test1.id1);
-- 查询不存在于 test2 中的 test1 记录
SELECT * FROM test1
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM test2 WHERE test2.id2 = test1.id1);
```
### 2. 使用 `JOIN`
`JOIN` 也可以用来替代 `IN` 和 `NOT IN`。
例如：
```sql
-- 查询存在于 test2 中的 test1 记录
SELECT test1.id1
FROM test1
INNER JOIN test2 ON test1.id1 = test2.id2;
-- 查询不存在于 test2 中的 test1 记录
SELECT test1.id1
FROM test1
LEFT JOIN test2 ON test1.id1 = test2.id2
WHERE test2.id2 IS NULL;
```
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## 四、何时可以使用 `IN` 和 `NOT IN`？
尽管 `IN` 和 `NOT IN` 存在一些问题，但在某些情况下仍然可以使用。
例如，当查询的条件是一个确定且有限的集合时，`IN` 是合适的：
```sql
SELECT * FROM test1
WHERE id1 IN (1, 2, 3);
```
这种写法简洁明了，且不会导致性能问题。
## 五、总结
- **效率问题**：`NOT IN` 在处理大数据集时性能较差，建议使用 `NOT EXISTS` 或 `JOIN` 替代。
- **潜在问题**：`IN` 和 `NOT IN` 容易因列名错误或 `NULL` 值导致查询结果不准确。
- **替代方案**：优先使用 `EXISTS`、`NOT EXISTS` 或 `JOIN`，以提高查询效率和准确性。
- **适用场景**：在确定且有限的集合中，`IN` 和 `NOT IN` 仍然可以使用。
通过合理选择查询方式，可以有效提升SQL查询的性能和可靠性。
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