❶ sql查詢中in和exists有什麼區別
1.exist,notexist一般都是與子查詢一起使用.In可以與子查詢一起使用,也可以直接in(a,b.....)x0dx0ax0dx0a2.exist會針對子查詢的表使用索引.notexist會對主子查詢都會使用索引.in與子查詢伍虛源一起使用的時候,只能針對主查詢使用索引.notin則不會使用任何索引.注意,一直以來認為exists比in效率高的說法是不準確的。x0dx0ain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。x0dx0a如果查詢的兩個表大小相當，那麼用in和exists差別不大。x0dx0a如果兩個表中一個較小，一個是大腔態表，則子查詢表大的用exists，子查詢表小的用in：x0dx0a例如：表A（小表），表B（大表）1：select*fromAwhereccin(selectccfromB)x0dx0a效率低，用到了A表上cc列的索引；select*fromAwhereexists(selectccfromBwherecc=A.cc)x0dx0a效率高，用到了B表上cc列的索引。x0dx0a相反的2：select*fromBwhereccin(selectccfromA)x0dx0a效率高，用到了B表上cc列的索引；select*fromBwhereexists(selectccfromAwherecc=B.cc)x0dx0a效率低，用到了A表上cc列的索引。x0dx0anotin和notexists如果查詢語句使用了notin那麼內外表都進行全表掃描，沒有用到索引；而notextsts的子查詢依然能用到表上的索引。所以無論那個表大，用notexists都比notin要快。x0dx0a3.exist與in都可以實現一個目的.二者都可以用來過濾數據.x0dx0a示例:x0dx0ax0dx0aselectcount(1)fromt1;--160Wx0dx0aselectcount(1)fromt2;--90Wx0dx0ax0dx0aSELECTcount(1)(.keyid=b.keyidANDa.ideaid=b.ideaid);--主大子小,不適合使用exist,因為exist只會利用子表t2的復合索引keyid+ideaid,而子表內容要小與主表,主表由於無法使用索引,查詢效率低下.x0dx0ax0dx0aselectcount(1)fromt1awhereaccountidin(.keyid=b.keyidANDa.ideaid=b.ideaid);--主大子小,適合用in,因為in只會使用主表t1裡面的復合主鍵keyid-ideaid,在主表大於子表的情況下,會很好的利用主表的索引.x0dx0ax0dx0a--後二條sql的執行結果都是一樣的.說明exist與in在用法上可以達到一個目的,不同的地方是x0dx0a--1.性能的考慮此時就按子表大主表小用exist,子表小主表大用in的原則就可以.x0dx0a--2.寫法的不同,exist的where條件是:"......whereexist(.....wherea.id=b.id)"x0dx0a--in的where條件是:"......whereidin(selectid....wherea.id=b.id)"x0dx0ax0dx0a4.exist的原理:x0dx0aexists做為where條件時，是先對where前的主查詢詢進行查詢，然後用主查詢的結果一個一個的代入exists的查詢進行判斷，如果為真則輸出當前這一條主查詢的結譽游果，否則不輸出x0dx0a比如x0dx0a如下：x0dx0a表表表A和表B是一對多的關系A.ID-->B.AIDx0dx0ax0dx0aSELECTID,NAMEFROMAWHEREEXISTS(SELECT*FROMBWHEREA.ID=B.AID)x0dx0a執行結果為x0dx0a1A1x0dx0a2A2x0dx0a原因可以按照如下分析x0dx0aSELECTID,NAMEFROMAWHEREEXISTS(SELECT*FROMBWHEREB.AID=1)x0dx0a-->SELECT*FROMBWHEREB.AID=1有值返回真所以有數據x0dx0ax0dx0aSELECTID,NAMEFROMAWHEREEXISTS(SELECT*FROMBWHEREB.AID=2)x0dx0a-->SELECT*FROMBWHEREB.AID=2有值返回真所以有數據x0dx0ax0dx0aSELECTID,NAMEFROMAWHEREEXISTS(SELECT*FROMBWHEREB.AID=3)x0dx0a-->SELECT*FROMBWHEREB.AID=3無值返回真所以沒有數據x0dx0ax0dx0aNOTEXISTS就是反過來x0dx0aSELECTID,NAMEFROMAWHERENOTEXIST(SELECT*FROMBWHEREA.ID=B.AID)x0dx0a執行結果為x0dx0a3A3x0dx0a5.in與=的區別x0d('zhang','wang','li','zhao');x0dx0a與x0d='zhang'orname='li'orname='wang'orname='zhao'x0dx0a的結果是相同的。x0dx0ain的欄位也可以與其它欄位建復合索引.x0dx0a比如x0dx0aT1包含下面key,accountd,groupid.x0dx0ax0dx0aSELECT*x0dx0aFROMT1ax0dx0aWHEREa.groupid=2001x0dx0aANDa.accountid=1001x0dx0aANDa.keyIN('abc','def','ala');x0dx0ax0dx0a--上面的sql可以將accountid,key建成復合索引.
❷ SQL中IN和EXISTS用法的區別
IN表示條件是在一個集合里，做世比如
in('A','B','好兄C','D')條件就是在ABCD這個集合里找。
EXISTS返回的是一個布爾值，也就是它判斷的是真假純襪肢，比如
EXISTS(select*from用戶表where姓名='張三')
表示：有張三這個用戶則返回「真」，否則返回「假」
❸ SQL關於IN和EXISTS的區別
IN
確定給定的值是否與子查詢或列表中的值相匹配。
EXISTS
指定一個子查詢，檢測行的存在。
比較使用 EXISTS 和 IN 的查詢
exists()後面的子查詢被稱做相關子查詢 他是不返回列表的值的.只是返回一個ture或false的結果,其運行方式是先運行主查詢一次 再去子查詢里查詢與其對應的結果 如果是ture則輸出,反之則不輸出.再根據主查詢中的每一行去子查詢里去查詢.
in()後面的子查詢 是返回結果集的,換句話說執行次序和exists()不一樣.子查詢先產生結果集,然後主查詢再去結果集里去找符合要求的欄位列表去.符合要求的輸出,反之則不輸出.
❹ sql server 嵌套查詢語句中什麼時候用in,什麼時候又用exists!
sqlserver嵌套查詢語句中使用in或者exists的場景和原則如下：
如果查詢的兩個表大小相當，那麼用in和exists差別不大。兩者都可以使用。
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。所以當有多重循環，使用in更合適，效率越高。
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。
NOT EXISTS,exists的用法跟in不一樣，一般都需要和子表進行關聯，而且關聯時，需要用索引，這樣就可以加快速度。
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；缺點是邏昌數輯稍微復雜（通常是相關子查詢）。x0dx0aJOIN用在這種場合，往頌歲往是吃力不討好。JOIN的用途耐櫻首是聯接兩個表，而不是判斷一個表的記錄是否在另一個表。
❻ sql中in和exists的區別效率問題 轉
很多人和說法會認為in和Exists相比後者的效率要高。
但是以我本人使用資料庫的經驗來看，兩者的運行效率其實不相伯仲，不管有無可被利用的索引，它們在運行速度上沒有太明顯的分別，硬要說哪個快一些的話exists可能會快一點點，但是這種區別通常可以忽略。
然而在求非交集時 not in和not exists運行效率上的差距就很大，碰到大數據表時not in不管有無可被利用的索引，都會導致效率悲劇，其運行速度極之糟糕往往要運行很長的時間才能返回結果，期間系統就像假死一樣。not exists在有可被利用的索引的情況下碰到大數據表時其運行效率非常高、表現優異，但是若沒有可被利用索引的情況下其運行效率也很不好，此時其運行速度盡管要比not in快上不少但還是屬於那種令人無法接受的「蝸速」。
in和exists隨各人喜好隨便用，特別是數據量不大時。面對大數據表時就要小心，not in無論有無可被利用的索引都應避免使用，not exists在有可被利用索引的情況下可作為首選，反之也要避免使用。
❼ SQL語句中 in和exist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中好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，老培兄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都不合適侍襲，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
❽ 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。
❾ 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
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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