SQLServer Execpt和not in 性能区别

网上关于SQL中`EXCEPT`和`NOT IN`的讨论很多，它们都用于从第一个查询结果中排除第二个查询的结果。但在实际应用中，特别是在处理大数据时，它们之间的差异表现得尤为明显。

让我们通过一个简单的示例来说明这两种方法的性能差异。假设我们有两个表`tb1`和`tb2`，并且我们想找出在`tb1`中但不在`tb2`中的记录。

让我们看`EXCEPT`操作符的执行方式。当我们使用`EXCEPT`时，SQL Server会尝试合并两个查询的结果集，并返回只在第一个查询中出现的记录。这个过程涉及到排序和合并操作，这可能会消耗大量的CPU和内存资源。由于它需要对两个表进行排序并比较结果集，所以在大规模数据操作时性能可能不佳。

接下来是`NOT IN`的实现方式。当我们使用子查询与`NOT IN`结合时，数据库会检查每一个在外部查询中的记录是否存在于子查询的结果中。这需要一系列的匹配操作，可能涉及到哈希匹配或嵌套循环。在某些情况下，特别是当子查询结果集非常大时，性能可能会受到影响。但在某些数据库优化器的优化下，对于小规模的数据操作，它的性能可能会优于`EXCEPT`。

回到我们的示例代码，当我们在SQL Server中执行这两个查询时，我们可以看到它们的执行计划有所不同。尽管这两个查询的结果相同，但它们背后的操作和优化方式是不同的。从给出的执行时间来看，虽然CPU时间都是0毫秒，但总的占用时间有所不同。这可能与数据的大小、数据库的状态以及具体的SQL Server版本有关。在实际应用中，我们应该根据数据的规模和特点选择最合适的查询方式。

在数据库的海洋中，SQL Server 犹如一艘强大的战舰，正以其独有的方式执行任务。对于查询操作中的表 'tb1'，其逻辑读取、物理读取等参数的细节都反映出数据库的工作状态。从扫描计数来看，某些操作被实施了多次，而其他的则相对较少。当处理的数据量有所不查询性能的差异也随之显现。在数据较少的情况下，"not in" 的表现似乎优于 "except"，而在数据量较大时，"except" 则展现出其出色的性能。这背后的原因，与数据库的执行计划息息相关。

通过深入研究执行计划，我们可以洞悉如何为表 tb1 和 tb2 设置索引，从而优化查询性能。对于 "except" 的执行计划，更是有待深入挖掘其优化潜力。对于感兴趣的读者，还可以 "not exists" 的执行计划，以获取更多见解。我们必须警惕，不能过度迷信测试结果。因为数据库的性能不仅取决于测试结果，更关键的在于执行计划和统计数据。如果忽视这些因素，盲目依赖测试结果，可能会对生产库的性能产生负面影响，无法达到我们预期的效果。

在Cambrian的世界里，代码的呈现方式同样重要。通过 'body' 的渲染，我们得以窥见数据库与代码之间的紧密联系。每一行代码，都在默默诉说着数据库的工作状态与性能秘密。当我们深入理解并巧妙运用这些秘密时，数据库的性能将得到提升，我们的工作也将因此变得更加高效。让我们共同这个充满无限可能的数据库世界吧！