in和exists的区别与SQL执行效率分析

SQL中in可以分为三类：

　　1、形如select * from t1 where f1 in ('a','b')，应该和以下两种比较效率

　　select * from t1 where f1='a' or f1='b'

　　或者 select * from t1 where f1 ='a' union all select * from t1 f1='b'

　　你可能指的不是这一类，这里不做讨论。

　　2、形如select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx='x')，

　　其中子查询的where里的条件不受外层查询的影响，这类查询一般情况下，自动优化会转成exist语句，也就是效率和exist一样。

　　3、形如select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx=t1.fx)，

　　其中子查询的where里的条件受外层查询的影响，这类查询的效率要看相关条件涉及的字段的索引情况和数据量多少，一般认为效率不如exists。

　　除了第一类in语句都是可以转化成exists 语句的SQL，一般编程习惯应该是用exists而不用in，而很少去考虑in和exists的执行效率.

测试结果：

测试代码较长，附于本帖最后。
图表中百分数表示同一组3个查询的执行时间比例。红色表示3个语句中最慢，绿色表示3个语句中最快的，并列则没加颜色。
其中索引只测试了聚集索引，当表中字段较多且查询字段是非聚集索引时，选择执行计划的条件比较复杂，没有测试。并且当表中数量变化后，执行计划可能也有差异。图表反映了3种查询方式的解析机制的不同，基本结论是类似的，但具体情况还要视执行计划而定。

分析结论：
通常情况下，3种查询方式的执行时间：
EXISTS <= IN <= JOIN
NOT EXISTS <= NOT IN <= LEFT JOIN
只有当表中字段允许NULL时，NOT IN的方式最慢：
NOT EXISTS <= LEFT JOIN <= NOT IN

综上：
IN的好处是逻辑直观简单（通常是独立子查询）；缺点是只能判断单字段，并且当NOT IN时效率较低，而且NULL会导致不想要的结果。
EXISTS的好处是效率高，可以判断单字段和组合字段，并不受NULL的影响；缺点是逻辑稍微复杂（通常是相关子查询）。
JOIN用在这种场合，往往是吃力不讨好。JOIN的用途是联接两个表，而不是判断一个表的记录是否在另一个表。

编程建议：
（以下三条建议中EXISTS和IN同时代指肯定式逻辑和加NOT后的否定式逻辑）
如果查询条件是单字段主键（有索引且不允许NULL），则EXISTS和IN的性能基本一样，IN的查询通常写法简单、逻辑直观。
如果查询条件涉及多个字段，则最好选择EXISTS，千万不要用字段拼接再IN的方式（索引会失效）。
如果条件不确定，选用EXISTS是最保险的办法，性能最好，不受三值逻辑影响（EXISTS只会返回True/False不会返回Unknown），但代码逻辑稍稍复杂，思路要理清楚，而且相关字段最好采用“表（别）名.字段名”的形式。

源地址： http://www.cnblogs.com/diction/archive/2008/01/18/1043844.html 

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