MySQL⾼级知识（⼗六）——⼩表驱动⼤表
前⾔：本来⼩表驱动⼤表的知识应该在前⾯就讲解的，但是由于之前并没有学习数据批量插⼊，因此将其放在这⾥。在查询的优化中永远⼩表驱动⼤表。
1.为什么要⼩表驱动⼤表呢
类似循环嵌套
for(int i=5;.......)
{
for(int j=1000;......)
{}
exists子查询}
如果⼩的循环在外层，对于数据库连接来说就只连接5次，进⾏5000次操作，如果1000在外，则需要进⾏1000次数据库连接，从⽽浪费资源，增加消耗。这就是为什么要⼩表驱动⼤表。
2.数据准备
根据中的相应步骤在tb_dept_bigdata表中插⼊100条数据，在tb_emp_bigdata表中插⼊5000条数据。
注：100个部门，5000个员⼯。tb_dept_bigdata（⼩表），tb_emp_bigdata（⼤表）。
3.案例演⽰
①当B表的数据集⼩于A表数据集时，⽤in优于exists。
select*from tb_emp_bigdata A where A.deptno in (select B.deptno from tb_dept_bigdata B)
B表为tb_dept_bigdata：100条数据，A表tb_emp_bigdata：5000条数据。
⽤in的查询时间为：
将上⾯sql转换成exists：
select*from tb_emp_bigdata A where exists(select1from tb_dept_bigdata B where B.deptno=A.deptno);
⽤exists的查询时间：
经对⽐可看到，在B表数据集⼩于A表的时候，⽤in要优于exists，当前的数据集并不⼤，所以查询时间相差并不多。
②当A表的数据集⼩于B表的数据集时，⽤exists优于in。
select*from tb_dept_bigdata A where A.deptno in(select B.deptno from tb_emp_bigdata B);
⽤in的查询时间为：
将上⾯sql转换成exists：
select*from tb_dept_bigdata A where exists(select1from tb_emp_bigdata B where B.deptno=A.deptno);
⽤exists的查询时间：
由于数据量并不是很⼤，因此对⽐并不是难么的强烈。
附上视频的结论截图：
4.总结
下⾯结论都是针对in或exists的。
in后⾯跟的是⼩表，exists后⾯跟的是⼤表。
简记：in⼩，exists⼤。
对于exists
select .....from table where exists(subquery);
可以理解为：将主查询的数据放⼊⼦查询中做条件验证，根据验证结果（true或false）来决定主查询的数据是否得以保留。by Shawn Chen，2018.6.30⽇，下午。

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