SQL语句中exists和in的区别?

本文详细对比了SQL查询语句中IN与EXISTS的使用场景与效率差异,探讨了不同表大小和索引情况下两者的优劣,帮助读者更合理地选择合适的查询方式。

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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:
这里写图片描述

借书表borrow
这里写图片描述

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:
这里写图片描述
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`

这里写图片描述

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:

这里写图片描述

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。

这里写图片描述


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' 

这里写图片描述
 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。

<think>好的,我现在需要帮助用户将SQL中的EXISTS替换为LEFT JOIN,并且给出示例区别。首先,我要理解EXISTSLEFT JOINSQL中的作用以及它们的区别。 根据引用[2]引用[4],LEFT JOIN会返回左表的所有行,右表中没有匹配的行则用NULL填充。而EXISTS用于检查子查询是否返回结果,通常用于条件判断。用户想用LEFT JOIN替代EXISTS,可能需要通过检查右表的某些字段是否为NULL来实现类似EXISTS的效果。 接下来,我需要找出如何将使用EXISTS的查询转换为LEFT JOIN。例如,假设有一个使用EXISTS的查询,查找存在订单的客户。使用LEFT JOIN的话,可能需要连接客户订单表,然后筛选出右表(订单)中关联字段不为NULL的记录。反之,如果EXISTS是检查不存在的情况,比如查找没有订单的客户,则需要筛选右表字段为NULL的情况,这类似于引用[3]中的例子,其中使用WHERE t2.category_id IS NULL来找到不匹配的行。 然后,我需要考虑两者的区别。性能方面,不同的数据库可能有不同的优化方式。根据引用[3]中的讨论,LEFT JOIN加上IS NULL可能在某些情况下更高效,但具体情况可能因数据库数据量而异。此外,EXISTS通常用于关联子查询,而LEFT JOIN则是显式的连接操作,可能影响结果集的大小,尤其是在处理多对多关系时。 还需要注意,替换后的LEFT JOIN是否会产生重复记录。例如,如果右表有多个匹配行,LEFT JOIN可能会产生重复的左表行,这时候可能需要使用DISTINCT或者子查询来去重,而EXISTS则不会出现这种情况,因为它只关心是否存在至少一个匹配。 最后,我需要构造一个示例,展示如何将EXISTS转换为LEFT JOIN,并说明两者的区别。例如,原查询使用EXISTS来查找有订单的客户,转换后使用LEFT JOIN并检查订单ID不为NULL。同时,要指出在哪种情况下使用哪种方法更合适,以及潜在的性能影响。 确保引用的资料正确,比如引用[2]引用[3]讨论了LEFT JOIN的行为如何通过NULL值检测不匹配的情况,而引用[4]比较了不同JOIN类型,这些都可以用来支持转换的逻辑区别分析。</think>### SQLEXISTS替换为LEFT JOIN的示例及区别 #### 1. **EXISTS与LEFT JOIN的转换逻辑** - **EXISTS子句**:用于检查子查询是否至少返回一行数据,通常用于条件过滤。例如,查询“存在订单的客户”时,子查询会检查客户ID是否在订单表中存在。 - **LEFT JOIN替代方法**:通过左连接将主表与子查询关联,再通过判断右表字段是否为`NULL`来实现类似`EXISTS`或`NOT EXISTS`的效果。例如: - `EXISTS` → 右表字段 **非NULL** - `NOT EXISTS` → 右表字段 **为NULL** #### 2. **具体示例** ##### 示例1:查询“存在订单的客户” - **使用EXISTS**: ```sql SELECT c.customer_id, c.name FROM customers c WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id ); ``` - **替换为LEFT JOIN**: ```sql SELECT DISTINCT c.customer_id, c.name FROM customers c LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id WHERE o.order_id IS NOT NULL; -- 右表非NULL表示存在关联记录[^2][^3] ``` ##### 示例2:查询“没有订单的客户” - **使用NOT EXISTS**: ```sql SELECT c.customer_id, c.name FROM customers c WHERE NOT EXISTS ( SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id ); ``` - **替换为LEFT JOIN**: ```sql SELECT c.customer_id, c.name FROM customers c LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id WHERE o.order_id IS NULL; -- 右表为NULL表示无关联记录[^4] ``` #### 3. **EXISTS与LEFT JOIN区别** | 特性 | EXISTS | LEFT JOIN + NULL判断 | |---------------------|-------------------------------------|-----------------------------------| | **执行逻辑** | 子查询逐行判断,找到匹配即终止 | 显式连接所有可能匹配的行,再过滤 | | **性能** | 通常更高效(尤其子查询关联字段有索引)| 可能因连接大表产生临时表,效率较低 | | **结果重复性** | 天然去重(仅判断存在性) | 需手动添加`DISTINCT`去重 | | **可读性** | 更直观表达“存在/不存在”逻辑 | 需通过`IS NULL`间接表达逻辑 | #### 4. **适用场景建议** - **优先使用EXISTS**:当只需判断存在性且子查询复杂时(如多条件关联)。 - **使用LEFT JOIN**:当需要同时利用右表字段进行其他计算,或数据库对`EXISTS`优化较差时[^3]。 --- ###
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