select a.col1,a.col2 from temp1 a where not exists (select 'X' from temp2 b where b.col2 = a.col1);
select 'X' 可以理解成存在(exists)不存在(not exists)的含义。
如上面 找到a表中 col1的字段值不与b表中col2字段值相等的数据
从效率来看：
1) select * from T1 where exists(select 1 from T2 where T1.a=T2.a) ;
T1数据量小而T2数据量非常大时，T1<<T2 时，1) 的查询效率高。
2) select * from T1 where T1.a in (select T2.a from T2) ;
T1数据量非常大而T2数据量小时，T1>>T2 时，2) 的查询效率高。
简而言之，一般式：外表大，用IN；内表大，用EXISTS。
执行方式：
通过使用EXISTS，Oracle会首先检查主查询，然后运行子查询直到它找到第一个匹配项，这就节省了时间。oracle在执行IN子查询时，首先执行子查询，并将获得的结果列表存放在一个加了索引的临时表中。在执行子查询之前，系统先将主查询挂起，待子查询执行完毕，存放在临时表中以后再执行主查询。这也就是使用EXISTS比使用IN通常查询速度快的原因。
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
not exists:做NL，对子查询先查，有个虚表，有确定值，所以就算子查询有NULL最终也有值返回
not in:做hash，对子查询表建立内存数组，用外表匹配，那子查询要是有NULL那外表没的匹配最终无值返回。
一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。
如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。
如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in：
例如：表A（小表），表B（大表）
1：
select * from A where cc in (select cc from B)
效率低，用到了A表上cc列的索引；
select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc)
效率高，用到了B表上cc列的索引。
相反的
2：
select * from B where cc in (select cc from A)
效率高，用到了B表上cc列的索引；
select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc)
效率低，用到了A表上cc列的索引。
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。
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。
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;
1
2
3
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
1
2
3
4
5
6
7
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。
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。
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.
1 关联子查询与非关联子查询
关联子查询需要在内部引用外部表，而非关联子查询不要引用外部表。
对于父查询中处理的记录来说，一个关联子查询是每行计算一次，
然而一个非关联子查询只会执行一次，而且结果集被保存在内存中（如果结果集比较小），
或者放在一张oracle临时数据段中（如果结果集比较大）。
一个“标量”子查询是一个非关联子查询，返回唯一记录。
如果子查询仅仅返回一个记录，那么oracle优化器会将结果缩减为一个常量，
而且这个子查询只会执行一次。
select from emp where deptno in (select deptno from dept where dept_name=’admin’);
2.如何选择？
根据外部查询，以及子查询本身所返回的记录的数目。如果两种查询返回的结果是相同的，哪一个效率更好？
关联子查询的系统开销：对于返回到外层查询的记录来说，子查询会每次执行一次。因此，必须保证任何可能的时候子查询都要使用索引。
非关联子查询的系统开销：子查询只会执行一次，而且结果集通常是排好序的，并保存在临时数据段中，其中每一个记录在返回时都会被父级查询引用，在子查询返回大量记录的情况下，将这些结果集排序回增大系统的开销。
所以：如果父查询只返回较少的记录，那么再次执行子查询的开销不会非常大，如果返回很多数据行，那么直查询就会执行很多次。 如果子查询返回较少的记录，那么为内存中保存父查询的结果集的系统开销不会非常大，如果子查询返回多行，那么需要将结果放在临时段上，然后对数据段排序，以便为负查询中的每个记录服务。
3结论：
1）在使用一个关联子查询是，使用in 或者 exists子句的子查询执行计划通常都相同
2）exists子句通常不适于子查询
3）在外部查询返回相对较少记录时，关联子查询比非关联子查询执行得要更快。
4）如果子查询中只有少量的记录，则非关联子查询会比关联子查询执行得更快。
备注：随笔中内容来源于网上资料整理,仅供参考。