sqlin效率低

⑴ sql 語句中in ,not in

如果系統不自動優化，並且IN的結果很多，那麼有可能IN和NOT IN的效率低些。

所有的IN都可以轉換為EXISTS，同樣NOT IN可以轉換為NOT EXISTS，下面說明IN轉換為EXISTS的方法，NOT的類似：

IN的語句：
SELECT * FROM A WHERE F IN (SELECT F FROM B)

可以轉換為如下的EXISTS語句：
SELECT * FROM A WHERE EXISTS
(SELECT * FROM B WHERE A.F=B.F)

上面轉換的說明：兩個WHETE都可能有更多都條件，那麼直接AND在相應的地方即可。另外表A和B的關聯欄位可能名字表同，也司沒關系的。

⑵ sql in 執行效率低 如何優化

你這樣不好，in,exists都是子查詢
你應該考慮連接查詢，這樣速度快很多。

以樓上兄弟為例子：

SELECT sum(*)
FROM pas_guiyyw
WHERE exists (SELECT 1
FROM subTable

WHERE subTable.rule='ruleContext'
AND pas_guiyyw.id= subTable.id )

應該修改為：
SELECT sum(*)
FROM pas_guiyyw a,
subTable b WHERE
a.id= b.id
and b.rule='ruleContext'

這樣效率高很多。

⑶ SQL優化——IN和EXISTS誰的效率更高

在SQL編程中，IN和EXISTS是常被使用的子查詢方式，它們的功能相似但效率存在差異。通過對比不同場景下的測試，可以發現使用哪一種更為高效。

在測試1中，我們使用了子查詢`select flag from B where B_id<100`，結果集為99條。在這個場景下，IN的效率高於EXISTS。IN執行計劃中，首先執行A表的查詢，並利用索引優化，然後執行B表子查詢，同樣使用索引。而EXISTS的執行計劃則先取A表所有記錄，然後逐行關聯B表子查詢，使用Block Nested Loop優化。

測試2中，子查詢`select flag from B where B_id>100`，結果集為299899條。這次EXISTS的效率比IN高。兩者在索引使用上與第一次測試一致，但當子查詢結果集較大而外部表較小時，EXISTS的Block Nested Loop開始發揮優勢，查詢效率優於IN。

綜上所述，並不能斷言IN或EXISTS的效率更高，具體情況需要具體分析。IN的執行原理是先查詢內表得到結果集，再與外表匹配，不管子查詢是否有數據，都會進行全部匹配，這在內表數據量較大時效率較低。而EXISTS則是先對外表進行循環查詢，只在匹配到數據時返回結果，適用於子查詢數據量較大而外表數據量較小時。

結論是，子查詢結果集較大時使用EXISTS，而結果集較小時使用IN可能更有效。對於更詳細的信息和深入理解，可以參考墨天輪原文鏈接。

⑷ 關於sql中in 和 exists 的效率問題，in真的效率低嗎

關於sql中in 和 exists 的效率問題，in真的效率低嗎
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。