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1.exists和in的区别
我们都知道，exists和in一样都是存在的意思，但是这两个有什么区别你知道吗？
有如下两个SQL，执行语义一样：
explain select * from student s where classId in (select monitor from class) and s.id < 6000000执行计划如下：
查询时间如下，由于数据量太多，直接卡死，所以我限制了100w条数据(id是500w开始):
explain select * from student s where exists (select monitor from class c where s.classId = c.id) and s.id < 6000000执行计划如下：
查询时间如下：
student是大表，class是小表，可以看到驱动表较大的时候使用in的扫描记录数较少，使用exists的扫描将近全部数据，同时我们也可以根据执行时间看出在驱动表大的时候使用in效率较高。相反如果驱动表数据较少使用exists效率较高，因为扫描次数由外层循环决定，而决定哪个表是外层in和exists是相反的，如果外表的数据小于内表且使用的是in，MySQL优化器会将in转变为exists。
2.count(*) 和 count(1) 以及 count(field)的区别
表class原本有10w数据，现在查询一下address字段
现在我新增一条，只有除了逐渐其他都为空的记录：
insert into class values();
再次查询count(address)发现还是10w：
用count(id)查询，如下图：
用count(1)查询：
结论：使用count(field)查询具体字段，如果为空则不统计，如果统计记录数应该使用count(*),或者count(1)
那么count(*),count(1)有区别吗？
看下他们两个的执行计划如下图:
一模一样，没有区别，但是如果是在存储引擎不同的情况下会有所差异，因为在MyISAM存储引擎下表记录数在meta元数据里有常量存储，所以不需要扫描表时间复杂度o(1),而InnoDB引擎需要扫描表所以速度会慢点，但是会使用到索引，如上面的就使用到主键索引，如果class表有二级索引会优先使用二级索引，有多个则会选择key_len最小的使用，其实也好理解，主键索引包含主键和所有字段数据，数据量较大，而二级索引只保留了主键和索引字段，统计的时候占用的内存较小。
3.select(*)的危害
都知道非必要不要查询全部字段，但是你知道为什么吗？
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查询的字段越多查询时占用的内存资源越多，返回的数据也越多。
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查询全部字段无法触发索引覆盖。
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join连接查询时，如果查询全部字段将会严重影响扫描次数，在join连接的文章里讲到过，使用
BNLJ算法每次批量获取记录的条数和join buffer以及数据记录的大小有直接关系(每条记录占用内存的大小和字段多少有直接关系)。 -
在MySQL解析SQL的时候会将查询的列全部转化为全限定列名，也会消耗资源。
