一直听到的都是说尽量用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，但看了看网上的一些东西才发现根本不是这么回事。
下面这段是抄的
Select * from T1 where x in ( select y from T2 )
执行的过程相当于:
select *
from t1, ( select distinct y from t2 ) t2
where t1.x = t2.y;
select * from t1 where exists ( select null from t2 where y = x )
执行的过程相当于:
for x in ( select * from t1 )
loop
if ( exists ( select null from t2 where y = x.x )
then
OUTPUT THE RECORD
end if
end loop
从我的角度来说，in的方式比较直观，exists则有些绕，而且in可以用于各种子查询，而exists好像只用于关联子查询（其他子查询当然也可以用，可惜没意义）。
由于exists是用loop的方式，所以，循环的次数对于exists影响最大，所以，外表要记录数少，内表就无所谓了，而in用的是hash join，所以内表如果小，整个查询的范围都会很小，如果内表很大，外表如果也很大就很慢了，这时候exists才真正的会快过in的方式。
下面这段还是抄的
下面这段是抄的
Select * from T1 where x in ( select y from T2 )
执行的过程相当于:
select *
from t1, ( select distinct y from t2 ) t2
where t1.x = t2.y;
select * from t1 where exists ( select null from t2 where y = x )
执行的过程相当于:
for x in ( select * from t1 )
loop
if ( exists ( select null from t2 where y = x.x )
then
OUTPUT THE RECORD
end if
end loop
从我的角度来说，in的方式比较直观，exists则有些绕，而且in可以用于各种子查询，而exists好像只用于关联子查询（其他子查询当然也可以用，可惜没意义）。
由于exists是用loop的方式，所以，循环的次数对于exists影响最大，所以，外表要记录数少，内表就无所谓了，而in用的是hash join，所以内表如果小，整个查询的范围都会很小，如果内表很大，外表如果也很大就很慢了，这时候exists才真正的会快过in的方式。
下面这段还是抄的
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。
所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。
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。
所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。
也就是说，in和exists需要具体情况具体分析，not in和not exists就不用分析了，尽量用not exists就好了。
典型的连接类型共有3种：
排序 - - 合并连接(Sort Merge Join (SMJ) )
嵌套循环(Nested Loops (NL) )
哈希连接(Hash Join)
嵌套循环和哈希连接的算法还是有不同，在理论上哈希连接要快过排序和nl，当然实际情况比理论上有复杂的多，不过两者还是有差异的
