系列文章目录

【SQL开发实战技巧】系列（一）:关于SQL不得不说的那些事
【SQL开发实战技巧】系列（二）：简单单表查询
【SQL开发实战技巧】系列（三）：SQL排序的那些事
【SQL开发实战技巧】系列（四）：从执行计划讨论UNION ALL与空字符串&UNION与OR的使用注意事项
【SQL开发实战技巧】系列（五）：从执行计划看IN、EXISTS 和 INNER JOIN效率，我们要分场景不要死记网上结论
【SQL开发实战技巧】系列（六）：从执行计划看NOT IN、NOT EXISTS 和 LEFT JOIN效率，记住内外关联条件不要乱放
【SQL开发实战技巧】系列（七）：从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及对应条数聊起
【SQL开发实战技巧】系列（八）：聊聊如何插入数据时比约束更灵活的限制数据插入以及怎么一个insert语句同时插入多张表
【SQL开发实战技巧】系列（九）：一个update误把其他列数据更新成空了？Merger改写update！给你五种删除重复数据的写法！

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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~。

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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.statusFROM l, rwhere l.v = r.v(+)and r.status = 1ORDER BY 1, 2;
LEFT_STR RIGHT_STR     STATUS
-------- --------- ----------
left_3   right_3            1

而此时的执行计划：

SQL> EXPLAIN PLAN FOR2  SELECT l.str AS left_str, r.str AS right_str,r.status3   FROM l4  LEFT JOIN r  ON (l.v = r.v)5  where  r.status=16  ORDER BY 1 , 2;ExplainedSQL> 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.status2    FROM l3    LEFT JOIN r4      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.status2    FROM l, r3   where l.v = r.v(+)4     and r.status(+) = 15   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 FOR2  SELECT l.str AS left_str, r.str AS right_str, r.status3    FROM l4    LEFT JOIN r5      ON (l.v = r.v and r.status = 1)6   ORDER BY 1, 2;ExplainedSQL> 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

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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！