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slug: /zh/sql-reference/operators/in
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machine_translated: true
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machine_translated_rev: 5decc73b5dc60054f19087d3690c4eb99446a6c3
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# IN 操作符 {#select-in-operators}
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该 `IN`, `NOT IN`, `GLOBAL IN`，和 `GLOBAL NOT IN` 运算符是单独考虑的，因为它们的功能相当丰富。
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运算符的左侧是单列或元组。
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例:
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``` sql
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SELECT UserID IN (123, 456) FROM ...
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SELECT (CounterID, UserID) IN ((34, 123), (101500, 456)) FROM ...
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```
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如果左侧是索引中的单列，而右侧是一组常量，则系统将使用索引处理查询。
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请不要列举太多具体的常量 (比方说 几百万条)。如果数据集非常大，请把它放在一张临时表里（例如，参考章节[用于查询处理的外部数据](../../engines/table-engines/special/external-data.md)），然后使用子查询。
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运算符的右侧可以是一组常量表达式、一组带有常量表达式的元组（如上面的示例所示），或括号中的数据库表或SELECT子查询的名称。
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如果运算符的右侧是表的名称（例如, `UserID IN users`），这相当于子查询 `UserID IN (SELECT * FROM users)`. 使用与查询一起发送的外部数据时，请使用此选项。 例如，查询可以与一组用户Id一起发送到 ‘users’ 应过滤的临时表。
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如果运算符的右侧是具有Set引擎的表名（始终位于RAM中的准备好的数据集），则不会为每个查询重新创建数据集。
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子查询可以指定多个用于筛选元组的列。
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示例:
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``` sql
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SELECT (CounterID, UserID) IN (SELECT CounterID, UserID FROM ...) FROM ...
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```
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IN运算符左侧和右侧的列应具有相同的类型。
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IN运算符和子查询可能出现在查询的任何部分，包括聚合函数和lambda函数。
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示例:
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``` sql
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SELECT
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EventDate,
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avg(UserID IN
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(
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SELECT UserID
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FROM test.hits
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WHERE EventDate = toDate('2014-03-17')
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)) AS ratio
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FROM test.hits
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GROUP BY EventDate
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ORDER BY EventDate ASC
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```
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``` text
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┌──EventDate─┬────ratio─┐
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│ 2014-03-17 │ 1 │
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│ 2014-03-18 │ 0.807696 │
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│ 2014-03-19 │ 0.755406 │
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│ 2014-03-20 │ 0.723218 │
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│ 2014-03-21 │ 0.697021 │
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│ 2014-03-22 │ 0.647851 │
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│ 2014-03-23 │ 0.648416 │
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└────────────┴──────────┘
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```
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对于3月17日后的每一天，计算3月17日访问该网站的用户所做的浏览量百分比。
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IN子句中的子查询始终只在单个服务器上运行一次。 没有依赖子查询。
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## 空处理 {#in-null-processing}
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在请求处理过程中， `IN` 运算符假定运算的结果 [NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal) 总是等于 `0`，无论是否 `NULL` 位于操作员的右侧或左侧。 `NULL` 值不包含在任何数据集中，彼此不对应，并且在以下情况下无法进行比较 [transform_null_in=0](../../operations/settings/settings.md#transform_null_in).
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下面是一个例子 `t_null` 表:
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``` text
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┌─x─┬────y─┐
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│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ │
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│ 2 │ 3 │
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└───┴──────┘
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```
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运行查询 `SELECT x FROM t_null WHERE y IN (NULL,3)` 为您提供以下结果:
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``` text
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┌─x─┐
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│ 2 │
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└───┘
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```
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你可以看到，在其中的行 `y = NULL` 被抛出的查询结果。 这是因为ClickHouse无法决定是否 `NULL` 包含在 `(NULL,3)` 设置，返回 `0` 作为操作的结果，和 `SELECT` 从最终输出中排除此行。
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``` sql
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SELECT y IN (NULL, 3)
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FROM t_null
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```
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``` text
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┌─in(y, tuple(NULL, 3))─┐
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│ 0 │
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│ 1 │
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└───────────────────────┘
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```
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## 分布式子查询 {#select-distributed-subqueries}
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带子查询的IN-s有两个选项（类似于连接）：normal `IN` / `JOIN` 和 `GLOBAL IN` / `GLOBAL JOIN`. 它们在分布式查询处理的运行方式上有所不同。
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:::info "注意"
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请记住，下面描述的算法可能会有不同的工作方式取决于 [设置](../../operations/settings/settings.md) `distributed_product_mode` 设置。
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当使用常规IN时，查询被发送到远程服务器，并且它们中的每个服务器都在运行子查询 `IN` 或 `JOIN` 条款
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使用时 `GLOBAL IN` / `GLOBAL JOINs`，首先所有的子查询都运行 `GLOBAL IN` / `GLOBAL JOINs`，并将结果收集在临时表中。 然后将临时表发送到每个远程服务器，其中使用此临时数据运行查询。
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对于非分布式查询，请使用常规 `IN` / `JOIN`.
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在使用子查询时要小心 `IN` / `JOIN` 用于分布式查询处理的子句。
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让我们来看看一些例子。 假设集群中的每个服务器都有一个正常的 **local_table**. 每个服务器还具有 **distributed_table** 表与 **分布** 类型，它查看群集中的所有服务器。
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对于查询 **distributed_table**，查询将被发送到所有远程服务器，并使用以下命令在其上运行 **local_table**.
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例如，查询
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``` sql
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SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table
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```
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将被发送到所有远程服务器
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``` sql
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SELECT uniq(UserID) FROM local_table
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```
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并且并行运行它们中的每一个，直到达到可以结合中间结果的阶段。 然后将中间结果返回给请求者服务器并在其上合并，并将最终结果发送给客户端。
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现在让我们检查一个查询IN:
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``` sql
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SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34)
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```
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- 计算两个网站的受众的交集。
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此查询将以下列方式发送到所有远程服务器
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``` sql
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SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34)
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```
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换句话说，IN子句中的数据集将在每台服务器上独立收集，仅在每台服务器上本地存储的数据中收集。
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如果您已经为此情况做好准备，并且已经将数据分散到群集服务器上，以便单个用户Id的数据完全驻留在单个服务器上，则这将正常和最佳地工作。 在这种情况下，所有必要的数据将在每台服务器上本地提供。 否则，结果将是不准确的。 我们将查询的这种变体称为 “local IN”.
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若要更正数据在群集服务器上随机传播时查询的工作方式，可以指定 **distributed_table** 在子查询中。 查询如下所示:
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``` sql
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SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
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```
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此查询将以下列方式发送到所有远程服务器
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``` sql
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SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
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```
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子查询将开始在每个远程服务器上运行。 由于子查询使用分布式表，因此每个远程服务器上的子查询将重新发送到每个远程服务器
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``` sql
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SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34
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```
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例如，如果您有100台服务器的集群，则执行整个查询将需要10,000个基本请求，这通常被认为是不可接受的。
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在这种情况下，应始终使用GLOBAL IN而不是IN。 让我们来看看它是如何工作的查询
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``` sql
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SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID GLOBAL IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
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```
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请求者服务器将运行子查询
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``` sql
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SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34
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```
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结果将被放在RAM中的临时表中。 然后请求将被发送到每个远程服务器
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``` sql
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SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID GLOBAL IN _data1
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```
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和临时表 `_data1` 将通过查询发送到每个远程服务器（临时表的名称是实现定义的）。
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这比使用正常IN更优化。 但是，请记住以下几点:
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1. 创建临时表时，数据不是唯一的。 要减少通过网络传输的数据量，请在子查询中指定DISTINCT。 （你不需要为正常人做这个。)
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2. 临时表将被发送到所有远程服务器。 传输不考虑网络拓扑。 例如，如果10个远程服务器驻留在与请求者服务器非常远程的数据中心中，则数据将通过通道发送10次到远程数据中心。 使用GLOBAL IN时尽量避免使用大型数据集。
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3. 将数据传输到远程服务器时，无法配置网络带宽限制。 您可能会使网络过载。
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4. 尝试跨服务器分发数据，以便您不需要定期使用GLOBAL IN。
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5. 如果您需要经常使用GLOBAL IN，请规划ClickHouse集群的位置，以便单个副本组驻留在不超过一个数据中心中，并且它们之间具有快速网络，以便可以完全在单个数据中心内处理查询。
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这也是有意义的，在指定一个本地表 `GLOBAL IN` 子句，以防此本地表仅在请求者服务器上可用，并且您希望在远程服务器上使用来自它的数据。
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