本文最后更新于 2670 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
我又遇到了问题了…
当遇到数据量大但是又要考虑效率和资源消耗问题时，我还是会从查的效率去改善,然后再到程序，毕竟你load数据时间也过长的话，那么程序等待数据也是一部分吧?
以下总结都是扯淡，请勿相信..
前两天有一个开发java小程序的需求，需要到全量话单数据里面抽出某几款的数据,因为等待结果时间比较长，前前后后优化了几次…因为全量话单数据表一个表就上E数据..好了新手扯淡请不要相信。
emmm..说回正题吧。自从工作后一直听到老大们对我说尽量用exists不要用in，因为exists只判断存在而in需要对比值，所以exists比较快，然后和同事打赌还输过一杯奶茶(心疼)。但看了看网上的一些东西才发现这种比较需要分情况哒…
-
使用in方式
-
使用exists方式
-
普通连表方式
1.使用in方式
select * from A where id in (select id from B)--使用in方式执行的过程相当于: select * from A, ( select distinct id from B ) B where A.id = B.id;
2.使用exists方式
select * from A where exists(select B.id from B where B.id=A.id)--使用exists方式执行的过程相当于: for x in ( select * from A ) loop if ( exists ( select null from B where B.id = A.id ) then OUTPUT THE RECORD end if end loop
3.普通连表方式
select A.*,B.* from A,B where A.id = B.id --普通连表方式使用笛卡尔乘积
具体使用时到底选择哪一个，主要需要考虑查询效率问题：
第一条语句使用了A表的索引；
第二条语句使用了B表的索引；
第三条语句同时使用了A表、B表的索引；
如果A、B表的数据量不大，那么这三个语句执行效率几乎无差别；
如果A表数据量大，B表小，显然第一条语句效率更高，反之，则第二条语句效率更高；
第三条语句尽管同时使用了A表、B表的索引，单扫描次数是笛卡尔乘积，效率最差。(hive上我是这样用的，因为使用多个字段是不支持)
即：
IN 是把外表和内表做hash连接，而exists是对外表做loop循环，每次loop循环再对内表进行查询
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
not in 和not exists:
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 exists 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
