sqlin效率低

⑴ sql 语句中in ,not in

如果系统不自动优化，并且IN的结果很多，那么有可能IN和NOT IN的效率低些。

所有的IN都可以转换为EXISTS，同样NOT IN可以转换为NOT EXISTS，下面说明IN转换为EXISTS的方法，NOT的类似：

IN的语句：
SELECT * FROM A WHERE F IN (SELECT F FROM B)

可以转换为如下的EXISTS语句：
SELECT * FROM A WHERE EXISTS
(SELECT * FROM B WHERE A.F=B.F)

上面转换的说明：两个WHETE都可能有更多都条件，那么直接AND在相应的地方即可。另外表A和B的关联字段可能名字表同，也司没关系的。

⑵ sql in 执行效率低 如何优化

你这样不好，in,exists都是子查询
你应该考虑连接查询，这样速度快很多。

以楼上兄弟为例子：

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

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

应该修改为：
SELECT sum(*)
FROM pas_guiyyw a,
subTable b WHERE
a.id= b.id
and b.rule='ruleContext'

这样效率高很多。

⑶ SQL优化——IN和EXISTS谁的效率更高

在SQL编程中，IN和EXISTS是常被使用的子查询方式，它们的功能相似但效率存在差异。通过对比不同场景下的测试，可以发现使用哪一种更为高效。

在测试1中，我们使用了子查询`select flag from B where B_id<100`，结果集为99条。在这个场景下，IN的效率高于EXISTS。IN执行计划中，首先执行A表的查询，并利用索引优化，然后执行B表子查询，同样使用索引。而EXISTS的执行计划则先取A表所有记录，然后逐行关联B表子查询，使用Block Nested Loop优化。

测试2中，子查询`select flag from B where B_id>100`，结果集为299899条。这次EXISTS的效率比IN高。两者在索引使用上与第一次测试一致，但当子查询结果集较大而外部表较小时，EXISTS的Block Nested Loop开始发挥优势，查询效率优于IN。

综上所述，并不能断言IN或EXISTS的效率更高，具体情况需要具体分析。IN的执行原理是先查询内表得到结果集，再与外表匹配，不管子查询是否有数据，都会进行全部匹配，这在内表数据量较大时效率较低。而EXISTS则是先对外表进行循环查询，只在匹配到数据时返回结果，适用于子查询数据量较大而外表数据量较小时。

结论是，子查询结果集较大时使用EXISTS，而结果集较小时使用IN可能更有效。对于更详细的信息和深入理解，可以参考墨天轮原文链接。

⑷ 关于sql中in 和 exists 的效率问题，in真的效率低吗

关于sql中in 和 exists 的效率问题，in真的效率低吗
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。

如果两个表中一个较小，一个是大表，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）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。