嘿，这个问题我之前碰到过好多次！这种同一个SQL执行时间忽长忽短的情况，大多和数据库缓存、执行计划或者系统资源竞争脱不了干系，咱们一步步拆解来看：

可能的原因 #

• 缓存命中率差异：第一次执行时，数据库还没把查询需要的数据加载到内存缓存中，只能从磁盘读取数据，速度自然慢很多。后续执行时数据已经在缓存里，所以速度大幅提升。但第三次又变慢，大概率是缓存被其他操作（比如其他查询、数据写入）挤出去了，导致又得重新从磁盘读。
• 执行计划不稳定：数据库优化器会根据表的统计信息选择执行计划，如果统计信息过时或者表数据有变化，优化器可能会切换不同的连接策略（比如嵌套循环、哈希连接、合并连接），不同策略的执行效率差异很大。比如第一次可能选了低效的嵌套循环，后面又自动换成了更适合大数据量的哈希连接，结果速度就上来了。
• 系统资源竞争：如果数据库服务器同时在处理其他高负载任务（比如批量数据导入、复杂查询），你的SQL执行时就会抢不到CPU、磁盘IO或者内存资源，导致执行时间变长。第一次和第四次执行慢，说不定刚好赶上服务器忙的时候。

针对性解决建议 #

1. 优化SQL写法
   你当前的语句是用左连接+is null来统计不匹配的记录，其实可以换成NOT EXISTS的写法，很多数据库对这种写法的优化更友好，尤其是当关联字段有索引时：

   select count(*) from myTable_1 x where not exists (select 1 from myTable_2 y where x.id = y.id);
   

2. 检查并创建索引
   确保myTable_2的id字段有索引！这是提升连接查询速度的关键，没有索引的话，数据库每次都要全表扫描myTable_2，150万条数据的全表扫描耗时会非常久。创建索引的语句示例（根据你用的数据库调整）：

   -- MySQL/PostgreSQL通用
   CREATE INDEX idx_myTable2_id ON myTable_2(id);
   

3. 更新表统计信息
   如果数据库的统计信息过时，优化器可能会做出错误的执行计划选择。手动更新统计信息，让优化器能基于最新的数据情况做决策：

   -- MySQL
   ANALYZE TABLE myTable_1, myTable_2;
   -- PostgreSQL
   ANALYZE myTable_1, myTable_2;
   

4. 查看执行计划
   每次执行前用EXPLAIN（或EXPLAIN ANALYZE）查看执行计划，对比不同执行次数的计划差异，看看是不是连接方式、索引使用有变化。比如在MySQL里执行：

   EXPLAIN select count(*) from myTable_1 x left join myTable_2 y ON x.id = y.id where y.id is null;
   

   通过执行计划可以直观看到是否用到了索引，以及连接策略是什么。

5. 监控系统资源
   观察执行慢的时候，服务器的CPU、磁盘IO、内存使用率是不是很高，有没有其他进程在抢占资源。如果是资源不足导致的，可能需要调整服务器配置或者错开高负载时段执行这个查询。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christina