SQLServer Execpt和not in 性能区别
时间：2021-10-12 09:41:42|栏目：MsSql|点击： 次
主要讲 except 和 not in 的性能上的区别。
CREATE TABLE tb1(ID int)
CREATE TABLE tb2(ID int)
BEGIN TRAN
DECLARE @i INT = 500
WHILE @i > 0
begin
INSERT INTO dbo.tb1
VALUES ( @i -- v - int
)
SET @i = @i -1
end
COMMIT我测试的时候tb1 是1000，tb2 是500
DBCC FREESYSTEMCACHE ('ALL','default');
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME on
SELECT * FROM tb1 EXCEPT SELECT * FROM tb2;
SELECT * FROM tb1 WHERE id NOT IN(SELECT id FROM tb2);--得不到任何值
SET STATISTICS IO OFF
SET STATISTICS TIME OFF
执行计划：
SELECT * FROM tb1 EXCEPT SELECT * FROM tb2;
|--Merge Join(Right Anti Semi Join, MERGE:([master1].[dbo].[tb2].[ID])=([master1].[dbo].[tb1].[ID]), RESIDUAL:([master1].[dbo].[tb1].[ID] = [master1].[dbo].[tb2].[ID]))
|--Sort(DISTINCT ORDER BY:([master1].[dbo].[tb2].[ID] ASC))
| |--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb2]))
|--Sort(DISTINCT ORDER BY:([master1].[dbo].[tb1].[ID] ASC))
|--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb1]))
SELECT * FROM tb1 WHERE id NOT IN(SELECT id FROM tb2);--得不到任何值
|--Hash Match(Right Anti Semi Join, HASH:([master1].[dbo].[tb2].[ID])=([master1].[dbo].[tb1].[ID]), RESIDUAL:([master1].[dbo].[tb1].[ID]=[master1].[dbo].[tb2].[ID]))
|--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb2]))
|--Nested Loops(Left Anti Semi Join)
|--Nested Loops(Left Anti Semi Join, WHERE:([master1].[dbo].[tb1].[ID] IS NULL))
| |--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb1]))
| |--Top(TOP EXPRESSION:((1)))
| |--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb2]))
|--Row Count Spool
|--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb2]), WHERE:([master1].[dbo].[tb2].[ID] IS NULL))
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
(500 行受影响)
表 'tb1'。扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 'tb2'。扫描计数 1，逻辑读取 1 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
(6 行受影响)
(1 行受影响)
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 528 毫秒。
(500 行受影响)
表 'Worktable'。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 'tb2'。扫描计数 3，逻辑读取 1002 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 'tb1'。扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
(10 行受影响)
(1 行受影响)
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 16 毫秒，占用时间 = 498 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
结论：通过较多数据 和 较少数据的测试，在较少数据的情况下 not in 比 except 性能好，但是在较多数据情况下 execpt 比 not in 出色。
看执行计划可以得知 如何 在 tb1 和tb2 上建立索引,那么except 的执行计划开可以得到优化。
如果大家有兴趣可以看看 not exists 的执行计划。建议：
大家不要迷信测试结果，因为所有的性能都是和执行计划密切相关的。而执行计划和统计数据又密不可分。
所以过度的迷信测试结果，可能会对生产库造成性能的影响达不到预期的性能效果。
复制代码 代码如下:
CREATE TABLE tb1(ID int)
CREATE TABLE tb2(ID int)
BEGIN TRAN
DECLARE @i INT = 500
WHILE @i > 0
begin
INSERT INTO dbo.tb1
VALUES ( @i -- v - int
)
SET @i = @i -1
end
COMMIT我测试的时候tb1 是1000，tb2 是500
复制代码 代码如下:
DBCC FREESYSTEMCACHE ('ALL','default');
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME on
SELECT * FROM tb1 EXCEPT SELECT * FROM tb2;
SELECT * FROM tb1 WHERE id NOT IN(SELECT id FROM tb2);--得不到任何值
SET STATISTICS IO OFF
SET STATISTICS TIME OFF
执行计划：
复制代码 代码如下:
SELECT * FROM tb1 EXCEPT SELECT * FROM tb2;
|--Merge Join(Right Anti Semi Join, MERGE:([master1].[dbo].[tb2].[ID])=([master1].[dbo].[tb1].[ID]), RESIDUAL:([master1].[dbo].[tb1].[ID] = [master1].[dbo].[tb2].[ID]))
|--Sort(DISTINCT ORDER BY:([master1].[dbo].[tb2].[ID] ASC))
| |--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb2]))
|--Sort(DISTINCT ORDER BY:([master1].[dbo].[tb1].[ID] ASC))
|--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb1]))
复制代码 代码如下:
SELECT * FROM tb1 WHERE id NOT IN(SELECT id FROM tb2);--得不到任何值
|--Hash Match(Right Anti Semi Join, HASH:([master1].[dbo].[tb2].[ID])=([master1].[dbo].[tb1].[ID]), RESIDUAL:([master1].[dbo].[tb1].[ID]=[master1].[dbo].[tb2].[ID]))
|--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb2]))
|--Nested Loops(Left Anti Semi Join)
|--Nested Loops(Left Anti Semi Join, WHERE:([master1].[dbo].[tb1].[ID] IS NULL))
| |--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb1]))
| |--Top(TOP EXPRESSION:((1)))
| |--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb2]))
|--Row Count Spool
|--Table Scan(OBJECT:([master1].[dbo].[tb2]), WHERE:([master1].[dbo].[tb2].[ID] IS NULL))
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
(500 行受影响)
表 'tb1'。扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 'tb2'。扫描计数 1，逻辑读取 1 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
(6 行受影响)
(1 行受影响)
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 528 毫秒。
(500 行受影响)
表 'Worktable'。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 'tb2'。扫描计数 3，逻辑读取 1002 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 'tb1'。扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
(10 行受影响)
(1 行受影响)
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 16 毫秒，占用时间 = 498 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
结论：通过较多数据 和 较少数据的测试，在较少数据的情况下 not in 比 except 性能好，但是在较多数据情况下 execpt 比 not in 出色。
看执行计划可以得知 如何 在 tb1 和tb2 上建立索引,那么except 的执行计划开可以得到优化。
如果大家有兴趣可以看看 not exists 的执行计划。建议：
大家不要迷信测试结果，因为所有的性能都是和执行计划密切相关的。而执行计划和统计数据又密不可分。
所以过度的迷信测试结果，可能会对生产库造成性能的影响达不到预期的性能效果。
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