inexistsql
❶ sql exist和in的區別及查詢效率比較
SQL查詢中in和exists的區別分析
select * from A where id in (select id from B);
select * from A where exists (select 1 from B where A.id=B.id);對於以上兩種情況，in是在內存里遍歷比較，而exists需要查詢資料庫，所以當B表數據量較大時，exists效率優於in。
1、IN()語句內部工作原理
IN()只執行一次，它查出B表中的所有id欄位並緩存起來。之後，檢查A表的id是否與B表中的id相等，如果相等則將A表的記錄加入結果集中，直到遍歷完A表的所有記錄。
它的查詢過程類似於以下過程：List resultSet={};
Array A=(select * from A);
Array B=(select id from B);for(int i=0;i<A.length;i++)
{
for(int j=0;j<B.length;j++) {
if(A[i].id==B[j].id) {
resultSet.add(A[i]); break;
}
}
}return resultSet;可以看出，當B表數據較大時不適合使用in()，因為它會B表數據全部遍歷一次
例1：A表有10000條記錄，B表有1000000條記錄，那麼最多有可能遍歷10000*1000000次，效率很差。
例2：A表有10000條記錄，B表有100條記錄，那麼最多有可能遍歷10000*100次，遍歷次數大大減少，效率大大提升。
結論：IN()適合B表比A表數據小的情況
2、EXISTS()語句內部工作原理
exists()會執行A.length次，它並不緩存exists()結果集，因為exists()結果集的內容並不重要，重要的是其內查詢語句的結果集空或者非空，空則返回false，非空則返回true。
它的查詢過程類似於以下過程：List resultSet={};
Array A=(select * from A);
for(int i=0;i<A.length;i++)
{ if(exists(A[i].id) { //執行select 1 from B where B.id=A.id是否有記錄返回
- resultSet.add(A[i]);
- }
- }return resultSet;
當B表比A表數據大時適合使用exists()，因為它沒有那麼多遍歷操作，只需要再執行一次查詢就行。
例1：A表有10000條記錄，B表有1000000條記錄，那麼exists()會執行10000次去判斷A表中的id是否與B表中的id相等。
例2：A表有10000條記錄，B表有100000000條記錄，那麼exists()還是執行10000次，因為它只執行A.length次，可見B表數據越多，越適合exists()發揮效果。
例3：A表有10000條記錄，B表有100條記錄，那麼exists()還是執行10000次，還不如使用in()遍歷10000*100次，因為in()是在內存里遍歷比較，而exists()需要查詢資料庫，我們都知道查詢資料庫所消耗的性能更高，而內存比較很快。
結論：EXISTS()適合B表比A表數據大的情況
3、使用情況分析
當A表數據與B表數據一樣大時，in與exists效率差不多，可任選一個使用。
在插入記錄前，需要檢查這條記錄是否已經存在，只有當記錄不存在時才執行插入操作，可以通過使用 EXISTS 條件句防止插入重復記錄。
insert into A (name,age) select name,age from B
where not exists (select 1 from A where A.id=B.id);
EXISTS與IN的使用效率的問題，通常情況下採用exists要比in效率高，因為IN不走索引。但要看實際情況具體使用：
IN適合於外表大而內表小的情況；
EXISTS適合於外表小而內表大的情況。
4、關於EXISTS：
EXISTS用於檢查子查詢是否至少會返回一行數據，該子查詢實際上並不返回任何數據，而是返回值True或False。
EXISTS 指定一個子查詢，檢測行的存在。
語法： EXISTS subquery
參數： subquery 是一個受限的 SELECT 語句 (不允許有 COMPUTE 子句和 INTO 關鍵字)。
結果類型： Boolean 如果子查詢包含行，則返回 TRUE ，否則返回 FLASE 。
結論：
- select * from A where exists (select 1 from B where A.id=B.id)
EXISTS(包括 NOT EXISTS )子句的返回值是一個boolean值。 EXISTS內部有一個子查詢語句(SELECT ... FROM...),我將其稱為EXIST的內查詢語句。其內查詢語句返回一個結果集, EXISTS子句根據其內查詢語句的結果集空或者非空，返回一個布爾值。
一種通俗的可以理解為：將外查詢表的每一行，代入內查詢作為檢驗，如果內查詢返回的結果取非空值，則EXISTS子句返回TRUE，這一行行可作為外查詢的結果行，否則不能作為結果。
分析器會先看語句的第一個詞，當它發現第一個詞是SELECT關鍵字的時候，它會跳到FROM關鍵字，然後通過FROM關鍵字找到表名並把表裝入內存。接著是找WHERE關鍵字，如果找不到則返回到SELECT找欄位解析，如果找到WHERE，則分析其中的條件，完成後再回到SELECT分析欄位。最後形成一張我們要的虛表。
WHERE關鍵字後面的是條件表達式。條件表達式計算完成後，會有一個返回值，即非0或0，非0即為真(true)，0即為假(false)。同理WHERE後面的條件也有一個返回值，真或假，來確定接下來執不執行SELECT。
分析器先找到關鍵字SELECT，然後跳到FROM關鍵字將STUDENT表導入內存，並通過指針找到第一條記錄，接著找到WHERE關鍵字計算它的條件表達式，如果為真那麼把這條記錄裝到一個虛表當中，指針再指向下一條記錄。如果為假那麼指針直接指向下一條記錄，而不進行其它操作。一直檢索完整個表，並把檢索
java">出來的虛擬表返回給用戶。EXISTS是條件表達式的一部分，它也有一個返回值(true或false)。
作者：IronM
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來源：簡書
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❷ sql中in和exist語句的區別
兩者都能實現表功能查詢，主要區別如下：
1、適用表的類型不同。
in是子查詢為驅動表，外面的表為被驅動表，故適用於子查詢結果集小而外面的表結果集大的情況。
exists是外面的表位驅動表，子查詢裡面的表為被驅動表，故適用於外面的表結果集小而子查詢結果集大的情況。
2、子查詢關聯不同。
exists一般都是關聯子查詢。對於關聯子查詢，必須先執行外層查詢，接著對所有通過過濾條件的記錄，執行內層查詢。外層查詢和內層查詢相互依賴，因為外層查詢會把數據傳遞給內層查詢。
in則一般都是非關聯子查詢，非關聯子查詢則必須先完成內層查詢之後，外層查詢才能介入。
3、執行次數不同。
IN 語句：只執行一次，確定給定的值是否與子查詢或列表中的值相匹配。in在查詢的時候，首先查詢子查詢的表，然後將內表和外表做一個笛卡爾積，然後按照條件進行篩選。所以相對內表比較小的時候，in的速度較快。
EXISTS語句：執行次數根據表的長度而定。指定一個子查詢，檢測行的存在。遍歷循環外表，然後看外表中的記錄有沒有和內表的數據一樣的。匹配上就將結果放入結果集中。
❸ SQL語句中「in」和「exist」有什麼區別
本文主要分析了in和exists的區別與執行效率的問題：
in可以分為三類：
1、形如select * from t1 where f1 in ( 'a ', 'b ')，應該和以下兩種比較效率。
select * from t1 where f1= 'a ' or f1= 'b '
或者
select * from t1 where f1 = 'a ' union all select * from t1 f1= 'b '
你可能指的不是這一類，這里不做討論。
2、形如
select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx= 'x ')，
其中子查詢的where里的條件不受外層查詢的影響，這類查詢一般情況下，自動優化會轉成exist語句，也就是效率和exist一樣。
3、形如
select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx=t1.fx)，
其中子查詢的where里的條件受外層查詢的影響，這類查詢的效率要看相關條件涉及的欄位的索引情況和數據量多少，一般認為效率不如exists。
除了第一類in語句都是可以轉化成exists 語句的，一般編程習慣應該是用exists而不用in.
A，B兩個表，
(1)當只顯示一個表的數據如A，關系條件只一個如ID時，使用IN更快：
select * from A where id in (select id from B)
(2)當只顯示一個表的數據如A，關系條件不只一個如ID，col1時，使用IN就不方便了，可以使用EXISTS：
select * from Awhere exists (select 1 from B where id = A.id and col1 = A.col1)
(3)當只顯示兩個表的數據時，使用IN，EXISTS都不合適，要使用連接：
select * from A left join B on id = A.id
所以使用何種方式，要根據要求來定。
這是一般情況下做的測試：
測試結果:
set statistics io on select * from sysobjects where exists (select 1 from syscolumns where id=syscolumns.id) select * from sysobjects where id in (select id from syscolumns ) set statistics io off (47 行受影響)
表 'syscolpars '。掃描計數 1，邏輯讀取 3 次，物理讀取 0 次，預讀 2 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
表 'sysschobjs '。掃描計數 1，邏輯讀取 3 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
(1 行受影響)
(44 行受影響)
表 'syscolpars '。掃描計數 47，邏輯讀取 97 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
表 'sysschobjs '。掃描計數 1，邏輯讀取 3 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
(1 行受影響)
set statistics io on select * from syscolumns where exists (select 1 from sysobjects where id=syscolumns.id) select * from syscolumns where id in (select id from sysobjects ) set statistics io off
(419 行受影響)
表 'syscolpars '。掃描計數 1，邏輯讀取 10 次，物理讀取 0 次，預讀 15 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
表 'sysschobjs '。掃描計數 1，邏輯讀取 3 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
(1 行受影響)
(419 行受影響)
表 'syscolpars '。掃描計數 1，邏輯讀取 10 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
表 'sysschobjs '。掃描計數 1，邏輯讀取 3 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
(1 行受影響)
測試結果(總體來講exists比in的效率高):
效率:條件因素的索引是非常關鍵的
把syscolumns 作為條件:syscolumns 數據大於sysobjects
用in
掃描計數 47，邏輯讀取 97 次，
用exists
掃描計數 1，邏輯讀取 3 次
把sysobjects作為條件:sysobjects的數據少於syscolumns
exists比in多預讀 15 次
❹ sql中in和exists的區別效率問題 轉
in和exists
in 是把外表和內表作hash 連接，而exists是對外表作loop循環，每次loop循環再對內表進行查詢。
如果兩個表中一個較小，一個是大表，則子查詢表大的用exists，子查詢表小的用in：
例如：表A（小表），表B（大表）1：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2：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。
not in 和not exists如果查詢語句使用了not in 那麼內外表都進行全表掃描，沒有用到索引；而not extsts 的子查詢依然能用到表上的索引。所以無論那個表大，用not exists都比not in要快。
in 與 =的區別
select name from student where name in ('zhang','wang','li','zhao');與
select name from student where name='zhang' or name='li' or
name='wang' or name='zhao'
的結果是相同的。
轉的
http://..com/link?url=JYAd0XwcGuw_iczn2GEo-0dlXPx8VAJ5yioHevPcHMn47Gl-
❺ 在sql語句多表連接中，in、exists、join哪個效率更高一點
EXISTS、IN與JOIN，都可以用來實現形如「查詢A表中在（或不在）B表中的記錄」的查詢邏輯。x0dx0ax0dx0a在查詢的兩個表大小相當的情況下，3種查詢方式的執行時間通常是：x0dx0aEXISTS <= IN <= JOINx0dx0aNOT EXISTS <= NOT IN <= LEFT JOINx0dx0a只有當表中欄位允許NULL時，NOT IN的方式最慢：x0dx0aNOT EXISTS <= LEFT JOIN <= NOT INx0dx0ax0dx0a但是如果兩個表中一個較小，一個較大，則子查詢表大的用exists，子查詢表小的用in，因為in 是把外表和內表作hash 連接，而exists是對外表作loop循環，每次loop循環再對內表進行查詢。而無論那個表大，用not exists都比not in要快。這是因為如果查詢語句使用了not in 那麼內外表都進行全表掃描，沒有用到索引；而not extsts 的子查詢依然能用到表上的索引。x0dx0ax0dx0aIN的好處是邏輯直觀簡單（通常是獨立子查詢）；缺點是只能判斷單欄位，並且當NOT IN時效率較低，而且NULL會導致不想要的結果。x0dx0aEXISTS的好處是效率高，可以判斷單欄位和組合欄位，並不受NULL的影響；缺點是邏輯稍微復雜（通常是相關子查詢）。x0dx0aJOIN用在這種場合，往往是吃力不討好。JOIN的用途是聯接兩個表，而不是判斷一個表的記錄是否在另一個表。