选择确切用户之间的对话（通过用户ID）

Question

我正在使用一个简单的聊天应用程序。 它应该允许用户在用户之间或组（多个用户）中运行对话。 所以这是我的桌子：

table users
ID   | username      | ...

table conversations
ID   | ...

table conversations_users
ID   | user_id       | conversation_id

假设我选择了几个用户（ids 11、22和33）并希望检查数据库中是否已经存在这些确切用户 （两个，三个或更多）之间的对话。 我可以通过多个查询和一些后端操作来实现这一点，但是我敢肯定这会对性能产生很大影响。

一个查询甚至可能吗？

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附带的问题：如果有一个简单的解决方案，它对于真正的长表（例如1.000.000对话，conversations_users中的〜3.000.000行）和多用户查询（ 仍然检查是否存在100个用户之间的对话）仍然有效 ）？

Answer 1

当你说：

这些确切用户之间的对话...

我低估了，您在对话中只希望这些用户，而没有其他人。
在这种情况下，很简单：

sum(case when user_id in (11, 22, 33) then 1 else 0 end) = 3

不会给出正确的结果，因为它将返回这3个用户参与但可能与其他用户一起参与的所有conversation_id 。
您需要与count(*)进行比较：

select conversation_id
from conversation_users
group by conversation_id
having sum(user_id in (11, 22, 33)) = count(*);

我相信，有没有重复user_id S对于每个conversation_id ，所以没有必要count(distinct user_id)
对于这3个用户之间以及其他用户之间的对话，可以使用where子句：

select conversation_id
from conversation_users
where user_id in (11, 22, 33)
group by conversation_id
having count(*) = 3;

Answer 2

一种方法是聚合：

select cu.conversation_id
from conversation_users cu
group by cu.conversation_id
having sum(case when cu.user_id in (11, 22, 33) then 1 else 0 end) = 3;

从性能角度来看，这样做可能会更快：

select c.*
from conversations c
where exists (select 1
                  from conversation_users cu
                  where cu.conversation_id = c.id and
                        cu.user_id = 11
                 ) and
     exists (select 1
                  from conversation_users cu
                  where cu.conversation_id = c.id and
                        cu.user_id = 22
                 ) and
     exists (select 1
                  from conversation_users cu
                  where cu.conversation_id = c.id and
                        cu.user_id = 33
                 ) and
           not exists (select 1
                  from conversation_users cu
                  where cu.conversation_id = c.id and
                        cu.user_id not in (11, 22, 33)
                 ) ;

这可以利用conversation_users(user_id)上的索引。

与任何性能问题一样，您需要对数据库和数据进行测试。 无论用户数量如何，第一个查询的性能都非常稳定。 随着用户数量的增加，第二个将下降。