大厂实习生只因在SQL语句中用 in 和 not in 实习考核都失败了

在阿里巴巴、腾讯等一线互联网大厂的SQL开发规范中，我们经常会看到一条明确的规定：禁止在SQL查询中使用IN和NOT IN操作符。这一规定常常让刚接触大厂开发规范的程序员感到困惑——这两个在SQL教程和日常开发中频繁使用的操作符，为何会成为大厂的"禁忌"？本文将从性能瓶颈、结果准确性、架构适配性等多个维度，深入剖析大厂禁用IN和NOT IN背后的技术考量。

一、性能问题：IN/NOT IN为何成为查询性能杀手

1.1 索引失效的致命缺陷

在大数据量场景下，IN和NOT IN操作符最严重的问题就是无法有效利用索引。根据多个技术团队的实测数据，即使关联字段已经建立了索引，NOT IN查询的性能依然可能极其低下。

典型案例：

-- 两个150万行的表，phone字段已建索引
SELECT * FROM t1 WHERE phone NOT IN (SELECT phone FROM t2);

上述查询可能需要十几分钟才能完成，而改用NOT EXISTS后仅需20秒。

性能对比表：

查询方式	执行时间	索引利用情况
NOT IN	15分钟	无法利用索引
NOT EXISTS	20秒	有效利用索引
LEFT JOIN	18秒	有效利用索引

1.2 子查询执行的机制差异

IN/NOT IN与EXISTS/NOT EXISTS在执行计划上有本质区别：

• IN/NOT IN：先执行子查询，将结果集物化，然后进行主查询与结果集的比较
• EXISTS/NOT EXISTS：采用关联查询方式，边查询边比较，可以更早终止不必要的扫描

1.3 大数据量下的内存压力

当IN列表包含大量值时（MySQL 8.0上限为1048576个值），数据库需要：

1. 分配大量内存存储中间结果
2. 进行全量值比较
3. 可能触发临时表创建和磁盘交换

这些操作会显著增加内存和I/O压力，导致查询性能急剧下降。

二、结果准确性：隐藏的逻辑陷阱

2.1 NULL值带来的意外结果

NOT IN在子查询包含NULL值