1、in和exists
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。
如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in；
例如：表A(小表)，表B(大表)
代码语言：javascript复制select * from A where cc in(select cc from B) -->效率低，用到了A表上cc列的索引；
select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) -->效率高，用到了B表上cc列的索引。
相反的：
代码语言：javascript复制select * from B where cc in(select cc from A) -->效率高，用到了B表上cc列的索引
select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc) -->效率低，用到了A表上cc列的索引。
2、not in 和not exists
not in 逻辑上不完全等同于not exists，如果你误用了not in，小心你的程序存在致命的BUG，请看下面的例子：
代码语言：javascript复制create table #t1(c1 int,c2 int);
create table #t2(c1 int,c2 int);
insert into #t1 values(1,2);
insert into #t1 values(1,3);
insert into #t2 values(1,2);
insert into #t2 values(1,null);
select * from #t1 where c2 not in(select c2 from #t2); -->执行结果：无
select * from #t1 where not exists(select 1 from #t2 where #t2.c2=#t1.c2) -->执行结果：1 3
正如所看到的，not in出现了不期望的结果集，存在逻辑错误。如果看一下上述两个select 语句的执行计划，也会不同，后者使用了hash_aj，所以，请尽量不要使用not in(它会调用子查询)，而尽量使用not exists（它会调用关联子查询）。
如果子查询中返回的任意一条记录含有空值，则查询将不返回任何记录。如果子查询字段有非空限制，这时可以使用not in，并且可以通过提示让它用hasg_aj或merge_aj连接。
如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。
3、in 与 = 的区别
代码语言：javascript复制select name from student where name in('zhang','wang','zhao');
与
代码语言：javascript复制select name from student where name='zhang' or name='wang' or name='zhao'
的结果是相同的。
其他分析：
1.EXISTS的执行流程
代码语言：javascript复制select * from t1 where exists ( select null from t2 where y = x )
可以理解为:
代码语言：javascript复制for x in ( select * from t1 ) loop
if ( exists ( select null from t2 where y = x.x ) then
OUTPUT THE RECORD
end if
end loop
对于in 和 exists的性能区别:
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
如：select 1 from dual where null in (0,1,2,null) 为空
2.NOT IN 与NOT EXISTS:
NOT EXISTS的执行流程
代码语言：javascript复制select ..... from rollup R where not exists ( select 'Found' from title T where R.source_id = T.Title_ID);
可以理解为:
代码语言：javascript复制for x in ( select * from rollup ) loop
if ( not exists ( that query ) ) then
OUTPUT
end if;
end loop;
注意:NOT EXISTS 与 NOT IN 不能完全互相替换，看具体的需求。如果选择的列可以为空，则不能被替换。
例如下面语句，看他们的区别：
代码语言：javascript复制select x,y from t;
查询x和y数据如下：
代码语言：javascript复制x y
------ ------
1 3
3 1
1 2
1 1
3 1
5
使用not in 和not exists查询结果如下：
代码语言：javascript复制select * from t where x not in (select y from t t2 ) ;
查询无结果：no rows
代码语言：javascript复制select * from t where not exists (select null from t t2 where t2.y=t.x ) ;
查询结果为：
代码语言：javascript复制x y
------ ------
5 NULL
所以要具体需求来决定
对于not in 和 not exists的性能区别：
not in 只有当子查询中，select 关键字后的字段有not null约束或者有这种暗示时用not in,另外如果主查询中表大，子查询中的表小但是记录多，则应当使用not in,并使用anti hash join.
如果主查询表中记录少，子查询表中记录多，并有索引，可以使用not exists,另外not in最好也可以用/* HASH_AJ */或者外连接 is null
NOT IN 在基于成本的应用中较好
比如:
代码语言：javascript复制select .....
from rollup R
where not exists ( select 'Found' from title T
where R.source_id = T.Title_ID);
改成（佳）
代码语言：javascript复制select ......
from title T, rollup R
where R.source_id = T.Title_id( )
and T.Title_id is null;
或者（佳）
代码语言：javascript复制sql> select /* HASH_AJ */ ...
from rollup R
where ource_id NOT IN ( select ource_id
from title T
where ource_id IS NOT NULL )
讨论IN和EXISTS。
代码语言：javascript复制select * from t1 where x in ( select y from t2 )
事实上可以理解为：
代码语言：javascript复制select *
from t1, ( select distinct y from t2 ) t2
where t1.x = t2.y;
——如果你有一定的SQL优化经验，从这句很自然的可以想到t2绝对不能是个大表，因为需要对t2进行全表的“唯一排序”，如果t2很大这个排序的性能是 不可忍受的。但是t1可以很大，为什么呢？最通俗的理解就是因为t1.x=t2.y可以走索引。
但这并不是一个很好的解释。试想，如果t1.x和t2.y 都有索引，我们知道索引是种有序的结构，因此t1和t2之间最佳的方案是走merge join。另外，如果t2.y上有索引，对t2的排序性能也有很大提高。
代码语言：javascript复制select * from t1 where exists ( select null from t2 where y = x )
可以理解为：
代码语言：javascript复制for x in ( select * from t1 )
loop
if ( exists ( select null from t2 where y = x.x )
then
OUTPUT THE RECORD!
end if
end loop
——这个更容易理解，t1永远是个表扫描！因此t1绝对不能是个大表，而t2可以很大，因为y=x.x可以走t2.y的索引。
综合以上对IN/EXISTS的讨论，我们可以得出一个基本通用的结论：IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。
我们要根据实际的情况做相应的优化，不能绝对的说谁的效率高谁的效率低，所有的事都是相对的
