MYSQL NOT IN优化

算法上存在很大问题。我们先来分析该算法的执行次数。

按照你的方法，record表中的id字段要全部查询一遍，也就是2W次查询，而每次查询，最坏

情况下需要与offline_record中的rec.id进行4W次比较，这又导致offline_record表的4W次

查询（取rec_id ）。假设满足

a.* from record a where a.id not in(select b.rec_id from offline_record)

条件的记录一共有N条，那么，最坏情况下，该算法所做的查询次数为：

2W(取record.id)+2W*4W(每取一次record.id就要取一次offline_record.rec_id且offline_record的最后一条数据满足条件)+N(每

条满足条件的记录需要再在record中取该记录全部数据)

所做的比较次数为：

2W*4w

考虑最好情况下的效率，该算法所做的查询次数为：

2W(取record.id)+2W*1(每取一次record.id就要取一次offline_record.rec_id且offline_record的第一条数据满足条件)+N(N(每

条满足条件的记录需要再在record中取该记录全部数据)

所做的比较次数为：

2W*1

因此，该算法平均查询次数为：

2W+(4w*2w+1)*2w/2+N ->8*10^12

天文数字！这还不考虑将近4亿次的平均比较次数，所以你的执行效率当然低了

下面，我们对该算法来进行优化：

算法主要解决的问题是，取表record中id不等于offline_record.rec_id的数据。现假定id为record的主键(你的问题没有指明，但是你会看到无论id是否主键都不影响分析)，设计算法如下：

1、取offline_record.rec_id的结果为集合，并对该集合进行排序，设最终生成的集合为A 。则，查询数据库4w次，生成集合的算法按照O(N*ln N)的效率来算平均情况下比较O(4W*ln 4w),约等于64W次，排序次数按照O(N*ln N)的效率来算平均情况下比较O(4W*ln 4w)，约等于64W次。

2、顺序取record中的id与第一步生成的集合A进行比较，从而得出最终结果。该过程中由于record.id与A均为有序表，所以比较次数为2w次，查询次数为2w+N次。

如上算法，查询次数为 4W+2W+N=6W+N次，平均比较次数为 64W+64W+2W=130w次。

显而易见，该算法对原算法进行了最大的优化，大概将速度提高了10*8倍。

考虑到对数据库的查询时间远远大于排序比较时间，改进厚的算法在实际 *** 作中还会有更好的表现。

至于你对mysql查询语句的优化，则是治标不治本之举，虽然有用，但毕竟是微小量变，不足与影响全局，在一个坏的算法下，几乎不能提升性能。

首先，你现在写的这个sql是不能查询到你描述的结果的。

c表（xl_account），没看明白是干什么的的，先不管吧

a，b 两表通过id进行关联，应该是可以认为id相同则是同一（人）条记录

name不同应可以认为是做了修改，你用not in 则说明是不存在。假如，有2行记录，将名称互换，应该是两行都修改了，但是按照你现在的sql来看是应属于in的范围，not in 无法显示的，也就是查不出来。

所以，首先not in 改为 不等（!=）, 才应该是你要找的数据。这样效率也是有所提高的。

若想要找到哪条记录修改，且要查询改前和改后的值，那么没有什么修改空间了，如果要查出哪条修改过，则有

select * from kd_user a 

where  not exists (

    select 1 from lx_user b where a.id=b.id and a.name=b.name

)

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