?业务问题大概可以这样描述，一个父表，一个子表，查询的结果是找到子表中没有使用父表id的记录，这种情况估计很多系统都会牵涉得到。让我们来举一个例子：

　　表一： 父表 parent

　　表二： 子表 childen

　　父表存储父亲，子表存储孩子，然后通过pid和父表关联，查询需要的结果是找到尚未有孩子的父亲。

　　我们来看一下查询语句的写法：

　　select * from parent where id not in (select pid　from childen)

　　这种标准的写法在子表存在50万条的记录的时候，查询时间超过了10秒，远远大于原来的sql server服务器的一秒。我在解决的时候想到了一个方法：

　　select * from parent where id in

　　( select id from parent minus select pid　from childen )

　　正常理解下，这个语句应该更加费时，但是事实完全出乎意料，这条语句不仅仅在子表存在大量记录的情况下速度良好，在子表少量数据的情况下速度也非常的好，基本在1秒内完成。

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:in()适合B表比A表数据小的情况

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;

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.

cs