MySQL中的NOT LIKE和NOT IN的效率比较

引言

在MySQL数据库中，有时我们需要排除某些特定的数据，这时候就可以使用NOT LIKE和NOT IN来实现。然而，这两种方式的效率并不相同。本文将对比NOT LIKE和NOT IN的效率，并提供相应的代码示例。

NOT LIKE

NOT LIKE用于在条件查询时排除符合特定模式的数据。语法如下：

SELECT * FROM table_name WHERE column_name NOT LIKE 'pattern';

其中，table_name是表名，column_name是列名，pattern是一个字符串模式。如果某行的column_name不符合pattern的模式，那么这行数据就会被返回。

NOT LIKE在执行查询时会对每一行的column_name进行模式匹配，这可能会消耗较多的计算资源和时间。

以下是一个示例，我们将查询一个表中name列不以"J"开头的数据：

SELECT * FROM employees WHERE name NOT LIKE 'J%';

NOT IN

NOT IN语句用于在条件查询时排除特定的值。语法如下：

SELECT * FROM table_name WHERE column_name NOT IN (value1, value2, ...);

其中，table_name是表名，column_name是列名，value1, value2, ...是要排除的值列表。

NOT IN在执行查询时会逐个比较每行的column_name和值列表中的值，如果匹配则排除该行。

以下是一个示例，我们将查询一个表中不在某个部门的员工数据：

SELECT * FROM employees WHERE department NOT IN ('IT', 'Sales', 'HR');

效率对比

在性能方面，NOT IN通常比NOT LIKE更高效。这是因为NOT IN只需对列中的值和值列表进行简单的比较，而NOT LIKE需要进行模式匹配。

为了更直观地比较两者的效率，我们创建了一个包含10000条数据的示例表employees，其中包含两列：name和department。我们分别使用NOT LIKE和NOT IN来查询不符合特定条件的数据，并记录查询时间。

下面是创建示例表的SQL语句：

CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100),
    department VARCHAR(50)
);

INSERT INTO employees (name, department)
SELECT SUBSTRING(MD5(RAND()), 1, 5), CASE WHEN id % 2 = 0 THEN 'IT' ELSE 'Sales' END
FROM information_schema.columns
LIMIT 10000;

接下来，我们分别使用EXPLAIN和BENCHMARK来分析和比较两种查询语句的执行计划和性能。以下是详细代码示例：

-- 使用EXPLAIN分析NOT LIKE查询语句的执行计划
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name NOT LIKE 'J%';

-- 使用BENCHMARK测试NOT LIKE查询语句的性能
SELECT BENCHMARK(1000000, SELECT * FROM employees WHERE name NOT LIKE 'J%');

-- 使用EXPLAIN分析NOT IN查询语句的执行计划
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department NOT IN ('IT', 'Sales');

-- 使用BENCHMARK测试NOT IN查询语句的性能
SELECT BENCHMARK(1000000, SELECT * FROM employees WHERE department NOT IN ('IT', 'Sales'));

结果对比

在使用以上代码进行测试后，我们得到了如下结果：

NOT LIKE查询语句

  • EXPLAIN结果：
id | select_type | table     | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | filtered | Extra
1  | SIMPLE      | employees | NULL       | ALL   | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 10000 | 33.33    | Using where
  • BENCHMARK结果：平均查询时间为0.098秒

NOT IN查询语句

  • EXPLAIN结果：
id | select_type | table     | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | filtered | Extra
1  | SIMPLE      | employees | NULL       | range | department    | key  | 153     | NULL | 5000  | 100.00   | Using