查询中涉及到的两个表，一个books和一个borrow表，具体表的内容如下：
书单(books)表：
借书表borrow
IN
一、确定给定的值是否与子查询或列表中的值相匹配。in在查询的时候，首先查询子查询的表，然后将内表和外表做一个笛卡尔积，然后按照条件进行筛选。所以相对内表比较小的时候，in的速度较快。
SELECT
*
FROM
`books`
WHERE
`books`.bno IN (
SELECT
`borrow`.bno
FROM
`borrow`
)这条语句很简单，通过子查询查到的被借书籍 的书号bno，去匹配books表中的bno然后得到结果。该语句执行结果如下：
它的执行流程是什么样子的呢？让我们一起来看一下。
首先，在数据库内部，查询子查询，执行如下代码：
SELECT
`borrow`.bno
FROM
`borrow`
此时，将查询到的结果和原有的books表做一个笛卡尔积，结果如下：
此时，再根据我们的books.bno IN borrow.bno 的条件，将结果进行筛选（既比较
bno列和bno1 列的值是否相等，将不相等的删除）。最后，得到两条符合条件的数据。
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bno字段并缓存起来.之后,检查A表的id是否与B表中的bno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].bno == B[j].bno)
resultSet.add(A[i]);
}
}
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.(对内存进行操作)
Exist
指定一个子查询，检测行的存在。遍历循环外表，然后看外表中的记录有没有和内表的数据一样的。匹配上就将结果放入结果集中。
SELECT a.cno from borrow a, books b
where a.bno = b.bno and b.bname = '计算方法'
and
not EXISTS(
select * from borrow aa, books bb
where aa.bno = bb.bno and bb.bname = '计算方法习题集' and aa.cno = a.cno
)使用exists关键字进行查询的时候，首先，我们先查询的不是子查询的内容，而是查我们的主查询的表，也就是说，我们先执行的sql语句是：
SELECT a.cno from borrow a, books b
where a.bno = b.bno and b.bname = '计算方法' 
然后，根据表的每一条记录，执行以下语句，依次去判断where后面的条件是否成立：
not EXISTS(
select * from borrow aa, books bb
where aa.bno = bb.bno and bb.bname = '计算方法习题集' and aa.cno = a.cno
)如果成立则返回true不成立则返回false。如果返回的是true的话，则该行结果保留，如果返回的是false的话，则删除该行，最后将得到的结果返回。
attention————————
EXISTS用于检查子查询是否至少会返回一行数据，该子查询实际上并不返回任何数据，而是返回值True或False EXISTS 指定一个子查询，检测 行 的存在。
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++) {
//执行select 1 from B b where b.id=a.id是否有记录返回
if(!exists(A[i].id) {
resultSet.add(A[i]);
}
}
return resultSet;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.
结论:exists()适合B表比A表数据大的情况,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.
区别及应用场景
- in 和 exists的区别
-
如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in, 反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用exists。其实我们区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键)，如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询，所以我们会以驱动表的快速返回为目标，那么就会考虑到索引及结果集的关系了 ，另外IN时不对NULL进行处理。
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。一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。
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。
总结：注意的点
1、在子查询中使用 NULL 仍然返回结果集
select * from Table where exists(select null)
等同于：
select * from Table
2、 EXISTS(包括 NOT EXISTS )子句的返回值是一个BOOL值。EXISTS子句根据其内查询语句的结果集空或者非空，返回一个布尔值。
–>一种通俗的可以理解为：将外查询表的每一行，代入内查询作为检验，如果内查询返回的结果取非空值，则EXISTS子句返回TRUE，这一行行可作为外查询的结果行，否则不能作为结果。
3、分析器会先看语句的第一个词，当它发现第一个词是SELECT关键字的时候，它会跳到FROM关键字，然后通过FROM关键字找到表名并把表装入内存。接着是找WHERE关键字，如果找不到则返回到SELECT找字段解析，如果找到WHERE，则分析其中的条件，完成后再回到SELECT分析字段。最后形成一张我们要的虚表。 WHERE关键字后面的是条件表达式。条件表达式计算完成后，会有一个返回值，即非0或0，非0即为真(true)，0即为假(false)。同理WHERE后面的条件也有一个返回值，真或假，来确定接下来执不执行SELECT。 分析器先找到关键字SELECT，然后跳到FROM关键字将STUDENT表导入内存，并通过指针找到第一条记录，接着找到WHERE关键字计算它的条件表达式，如果为真那么把这条记录装到一个虚表当中，指针再指向下一条记录。如果为假那么指针直接指向下一条记录，而不进行其它操作。一直检索完整个表，并把检索出来的虚拟表返回给用户。EXISTS是条件表达式的一部分，它也有一个返回值(true或false)。
4、在插入记录前，需要检查这条记录是否已经存在，只有当记录不存在时才执行插入操作，可以通过使用 EXISTS 条件句防止插入重复记录。 INSERT INTO TableIn (ANAME,ASEX) SELECT top 1 ‘张三’, ‘男’ FROM TableIn WHERE not exists (select * from TableIn where TableIn.AID = 7)
5、EXISTS与IN的使用效率的问题，通常情况下采用exists要比in效率高，因为IN不走索引，但要看实际情况具体使用： IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。
6、IN时不对NULL进行处理。