1、关于在 Oracle8i 时代中in和exists的区别 这里有条SQL语句：select * from A where id in(select id from B) 以上查询使用了in语句,in()只执行一次,它查出B表中的所有id字段并缓存起来.之后,检查A表的id是否与B表中的id相等,如果相等则将A表的记录加入结果集中,直到遍历完A表的所有记录; 它的查询过程类似于以下过程 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,当B表数据较大时不适合使用in(),因为它会B表数据全部遍历一次. 如:A表有10000条记录,B表有1000000条记录,那么最多有可能遍历10000*1000000次,效率很差. 再如:A表有10000条记录,B表有100条记录,那么最多有可能遍历10000*100次,遍历次数大大减少,效率大大提升. 结论1:in()适合B表比A表数据小的情况 这里还有一条SQL语句： select a.* from A a where exists(select 1 from B b where a.id=b.id) 以上查询使用了exists语句,exists()会执行A.length次,它并不缓存exists()结果集,因为exists()结果集的内容并不重要,重要的是结果集中是否有记录,如果有则返回true,没有则返回false. 它的查询过程类似于以下过程 List resultSet=[]; Array A=(select * from A) for(int i=0;i<A.length;i++) { if(exists(A[i].id) { //执行select 1 from B b where b.id=a.id是否有记录返回 resultSet.add(A[i]); } } return resultSet; 结论2:exists()适合B表比A表数据大的情况 当B表比A表数据大时适合使用exists(),因为它没有那么遍历操作,只需要再执行一次查询就行. 如:A表有10000条记录,B表有1000000条记录,那么exists()会执行10000次去判断A表中的id是否与B表中的id相等. 如:A表有10000条记录,B表有100000000条记录,那么exists()还是执行10000次,因为它只执行A.length次,可见B表数据越多,越适合exists()发挥效果. 再如:A表有10000条记录,B表有100条记录,那么exists()还是执行10000次,还不如使用in()遍历10000*100次,因为in()是在内存里遍历比较,而exists()需要查询数据库,我们都知道查询数据库所消耗的性能更高,而内存比较很快. 当A表数据与B表数据一样大时,in与exists效率差不多,可任选一个使用. In适合内外表都很大的情况，exists适合外表结果集很小的情况。 In和exists对比： 若子查询结果集比较小，优先使用in，若外层查询比子查询小，优先使 用exists。因为若用in，则Oracle会优先查询子查询，然后匹配外层查询， 若使用exists，则oracle会优先查询外层表，然后再与内层表匹配。最优化 匹配原则，拿最小记录匹配大记录 2、关于在 Oracle8i 之后 时代中in和exists的区别 in 是把外表和内表作hash join，而exists是对外表作loop，每次loop再对内表进行查询。 一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。 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。 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。 带in的关联子查询是多余的，因为in子句和子查询中相关的操作的功能是一样的。如： select staff_name from staff_member where staff_id in (select staff_id from staff_func where staff_member.staff_id=staff_func.staff_id); 为非关联子查询指定exists子句是不适当的，因为这样会产生笛卡乘积。如： select staff_name from staff_member where staff_id exists (select staff_id from staff_func); 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 extsts 的子查询依然能用到表上的索引。 所以无论哪个表大，用not exists都比not in要快。 尽量不要使用not in子句。使用minus 子句都比not in 子句快，虽然使用minus子句要进行两次查询： select staff_name from staff_member where staff_id in (select staff_id from staff_member minus select staff_id from staff_func where func_id like '81%'); in 与 "=" 的区别 select name from student where name in ('zhang','wang','li','zhao'); 与 select name from student where name='zhang' or name='li' or name='wang' or name='zhao' 的结果是相同的。 3、关于在 Oracle8i 之后 时代中in和exists的区别 在ORACLE 11G大行其道的今天，还有很多人受早期版本的影响，记住一些既定的规则， 1.子查询结果集小，用IN 2.外表小，子查询表大，用EXISTS 这是完全错误的观点。在8i时代，这经常是正确的，但是现在已经11G了，马上12C就要面世了。其实在ORACLE 9i CBO就已经优化了IN,EXISTS的区别，ORACLE优化器有个查询转换器，很多SQL虽然写法不同，但是ORACLE优化器会根据既定规则进行查询重写，重写为优化器觉得效率最高的SQL，所以可能SQL写法不同，但是执行计划却是完全一样的。 IN与EXISTS有一点要记住：IN一般是用于非相关子查询，而EXISTS一般用于相关子查询。当然IN也可以用于相关子查询，EXISTS也可以用于非相关子查询。但是这区别很重要，虽然优化器很强大，但是查询转换是有一定的限制的，在EXISTS性能低下，无法进行相关查询转换，比如不能UNNEST SUBQUERY,那么可能我们需要改写SQL，通常可以用IN/JOIN等改写相关子查询，或对于含有OR的SEMI JOIN改为UNION ALL/UNION的形式。 下面就用例子说明一下： DROP TABLE a; DROP TABLE b; CREATE TABLE a AS SELECT * FROM hr.employees; CREATE TABLE b AS SELECT * FROM hr.employees; --反复插入，构造20万行+ INSERT INTO a SELECT * FROM a; INSERT INTO b SELECT * FROM a; COMMIT； BEGIN dbms_stats.gather_table_stats(ownname => USER,tabname => 'a',estimate_percent => 100,cascade => TRUE); dbms_stats.gather_table_stats(ownname => USER,tabname => 'b',estimate_percent => 100,cascade => TRUE); END; / 1.测试IN,EXISTS在简单查询中，是等价的 SQL> set autotrace traceonly exp SQL> SELECT * FROM a 2 WHERE EXISTS( 3 SELECT 1 FROM b WHERE a.employee_id=b.employee_id); 执行计划 ---------------------------------------------------------- Plan hash value: 2317816356 --------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | --------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 217K| 15M| 1375 (2)| 00:00:17 | |* 1 | HASH JOIN | | 217K| 15M| 1375 (2)| 00:00:17 | | 2 | SORT UNIQUE | | 217K| 848K| 126 (1)| 00:00:02 | | 3 | INDEX FAST FULL SCAN | IDX2_B | 217K| 848K| 126 (1)| 00:00:02 | | 4 | TABLE ACCESS FULL | A | 217K| 14M| 620 (1)| 00:00:08 | --------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 1 - access("A"."EMPLOYEE_ID"="B"."EMPLOYEE_ID") SQL> SELECT * FROM a 2 WHERE a.employee_id IN (SELECT b.employee_id FROM b); 执行计划 ---------------------------------------------------------- Plan hash value: 2317816356 --------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | --------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 217K | 15M| 1375 (2) | 00:00:17 | |* 1 | HASH JOIN | | 217K | 15M| 1375 (2) | 00:00:17 | | 2 | SORT UNIQUE | | 217K | 848K| 126 (1) | 00:00:02 | | 3 | INDEX FAST FULL SCAN | IDX2_B | 217K | 848K| 126 (1) | 00:00:02 | | 4 | TABLE ACCESS FULL | A | 217K | 14M| 620 (1) | 00:00:08 | --------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 1 - access("A"."EMPLOYEE_ID"="B"."EMPLOYEE_ID") 可以看出，两个计划完全没有区别。类似于ORACLE查询重写为： SELECT a.* FROM a,(SELECT DISTINCT b.employee_id FROM b) b1 WHERE a.employee_id=b1.employee_id; 结语：讨论SQL语句：select * from A where id in (1,2,3,4,5,6,7,8,9) 中 在Oracle8i 版本之后的Oracle数据库中性能是一样的。

举例： select * from a where exists (select 1 from b where a.id = b.id)针对A中的每一条数据，确认b中是否有相同id的数据存在；当a中数据少时，效率高 select * from a where a.id in (select b.id from b)先查出B中的ID，确认A中是否存在；当B中数据少时，效率高。 相应的，not 表示不存在，就不再详细举例了。