sql中的exists/not exists/in/not in的用法及区别_not exists的等价sql

以下内容为文章的整合

原文：https://blog.csdn.net/weixin_39539399/article/details/80851817 

在MYSQL的连表查询中，最好是遵循‘小表驱动大表的原则’

一、IN与EXISTS的区别

1、IN查询分析

SELECT   *  FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B);

等价于：1、SELECT id FROM B ----->先执行in中的查询

              2、SELECT *  FROM A  WHERE A.id = B.id

（先子查询在主表查询）以上in()中的查询只执行一次，它查询出B中的所有的id并缓存起来，然后检查A表中查询出的id在缓存中是否存在，如果存在则将A的查询数据加入到结果集中，直到遍历完A表中所有的结果集为止。

以下用遍历结果集的方式来分析IN查询

 

通过以上程序可以看出，当B表的数据较大时不适合使用in()查询，因为它会将B表中的数据全部遍历一次

例如：

1、A表中有100条记录，B表中有1000条记录，那么最多可能遍历100*1000次，效率很差

2、A表中有1000条记录，B表中有100条记录，那么最多可遍历1000*100此，内循环次数减少，效率大大提升

结论：IN()查询适合B表数据比A表数据小的情况，IN()查询是从缓存中取数据

2、EXISTS查询分析

语法：SELECT  字段 FROM  table WHERE EXISTS（subquery）;

SELECT * FROM a WHERE EXISTS(SELECT 1 FROM b WHERE B.id  = A.id);

以上查询等价于：

1、SELECT * FROM A;

2、SELECT I FROM B WHERE B.id = A.id;

（先主表查询，在与子表做验证）EXISTS()查询会执行SELECT * FROM A查询，执行A.length次，并不会将EXISTS()查询结果结果进行缓存，因为EXISTS()查询返回一个布尔值true或flase，它只在乎EXISTS()的查询中是否有记录，与具体的结果集无关。

EXISTS()查询是将主查询的结果集放到子查询中做验证，根据验证结果是true或false来决定主查询数据结果是否得以保存。

以下用遍历结果集的方式来分析EXISTS查询

 

从以上程序可以看出：

当B表的数据比A表的数据大时适合使用EXISTS()查询，因为它不用遍历B操作，只执行一次查询就OK了

例如：

1、A表有100条记录,B表有1000条记录,那么EXISTS()会执行100次去判断A表中的id是否与B表中的id相等.因为它只执行A.length次，可见B表数据越多,越适合EXISTS()发挥效果.

2、A表有10000条记录,B表有100条记录,那么EXISTS()还是执行10000次,此时不如使用in()遍历10000*100次,因为IN()是在内存里遍历数据进行比较,而EXISTS()需要查询数据库,我们都知道查询数据库所消耗的性能更高,而内存比较很快.

3、结论：

exists()适合B表比A表数据大的情况

当A表数据与B表数据一样大时,in与exists效率差不多,可任选一个使用

 

原文：https://blog.csdn.net/wqc19920906/article/details/79800374

 

in 和 exists的区别: 如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in, 反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用exists。其实我们区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键)，如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询，所以我们会以驱动表的快速返回为目标，那么就会考虑到索引及结果集的关系了 ，另外IN时不对NULL进行处理。 in 是把外表和内表作hash 连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。

 

3.not exists 与not in

如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；

而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。

所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。