在某些業務場景中，會使用NOT EXISTS語句確保傳回資料不存在於特定集合，部分同事會發現NOT EXISTS有些場景效能較差，甚至有些網路上謠言說”NOT EXISTS不走索引”，哪對於NOT EXISTS語句，我們如何最佳化呢？
以今天優化的SQL為例，優化前SQL為：
SELECT count(1) FROM t_monitor m WHERE NOT exists ( SELECT 1 FROM t_alarm_realtime AS a WHERE a.resource_id=m.resource_id AND a.resource_type=m.resource_type AND a.monitor_name=m.monitor_name)
我們使用LEFT JOIN方式進行最佳化，優化後SQL為：
SELECT count(1) FROM t_monitor m LEFT JOIN t_alarm_realtime AS a ON a.resource_id=m.resource_id AND a.resource_type=m.resource_type AND a.monitor_name=m.monitor_name WHERE a.resource_id is NULL
優化效果：
優化前執行時間29秒以上，優化後1.2秒，優化提升25倍。
NOT EXISTS真的不走索引麼？
查看兩種SQL的執行計劃！
使用NOT EXIST方式的執行計劃：
#使用LEFT JOIN方式的執行計劃：
從執行計劃來看，兩個表都使用了索引，差異在於NOT EXISTS使用「DEPENDENT SUBQUERY」方式，而LEFT JOIN使用普通表關聯的方式。
推薦看下：為什麼索引能提高查詢速度？
透過MySQL提供的Profiling方式來檢視兩種方式的執行過程。
使用NOT EXIST方式的執行程序：
使用LEFT JOIN方式的執行過程：
從執行過程來看，LEFT JOIN方式的主要消耗在Sending data一項上(1.2s)，而NOT EXISTS方式主要消耗在executeing和Sending data兩項上，受限於Profiling只存放100行記錄緣故。
從Profiling只能看到47個」 executeing和Sending data」的組合項(每個組合項約50us)，透過執行計畫看出，外表t_monitor的資料量為578436行，忽略統計資訊不准情況下，使用NOT EXISTS方式應該會產生578436個” executeing和Sending data”的組合項，總計消耗時間=50μs*578436=28921800us=28.92s。
從上面執行程序可以推斷出：
#使用NOT EXISTS方式的執行效能嚴重依賴NOT EXISTS子查詢的執行次數即外層查詢結果集的資料量。
當外層查詢結果集的資料量N較小時執行效能較好，如有N=10執行時間為50μs*10= 500us=0.005s，再加上一些額外消耗，執行結果也能在0.01秒或10毫秒內範圍，這個回應時間應該能被大部分應用程式接受。
當外層程勳結果集的資料量N較大甚至上千萬資料量時，NOT EXISTS的查詢效能會變得非常糟糕，甚至會大量消耗伺服器IO和CPU資源從而影響其他業務正常運作。
除上述問題外，在最佳化過程中發現本應儲存相同資料的resource_id列在兩個表中定義不同，一表為VARCHAR而另外一表為BIGINT，外部結果集的欄位類型和NOT EXIST字表中欄位類型不同導致NOT EXISTS子查詢中無法使用索引，使得子查詢效能較差，最終影響整個查詢的執行效能。
京東商城也曾出現過大量類似案例，有些表使用VARCHAR來存放訂單號，而另一些表使用BIGINT來存放，在兩表進行管理時性能極差，希望研發同事引以為戒。追蹤公眾號Java技術棧回覆m36取得一份MySQL研發軍規。
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