in 是把外表和内表作hash join，而exists是对外表作loop，每次loop再对内表进行查询。一般大家都认为exists比in语句的效率要高，这种说法其实是不准确的，这个是要区分环境的。
exists对外表用loop逐条查询，每次查询都会查看exists的条件语句，当 exists里的条件语句能够返回记录行时(无论记录行是的多少，只要能返回)，条件就为真，返回当前loop到的这条记录，反之如果exists里的条件语句不能返回记录行，则当前loop到的这条记录被丢弃，exists的条件就像一个bool条件，当能返回结果集则为true，不能返回结果集则为 false。
例如：
select * from user where exists (select 1);
对user表的记录逐条取出，由于子条件中的select 1永远能返回记录行，那么user表的所有记录都将被加入结果集，所以与 select * from user;是一样的
又如下
select * from user where exists (select * from user where userId = 0);
可以知道对user表进行loop时，检查条件语句(select * from user where userId = 0),由于userId永远不为0，所以条件语句永远返回空集，条件永远为false，那么user表的所有记录都将被丢弃
not exists与exists相反，也就是当exists条件有结果集返回时，loop到的记录将被丢弃，否则将loop到的记录加入结果集
总的来说，如果A表有n条记录，那么exists查询就是将这n条记录逐条取出，然后判断n遍exists条件
in查询相当于多个or条件的叠加，这个比较好理解，比如下面的查询
select * from user where userId in (1, 2, 3);
等效于
select * from user where userId = 1 or userId = 2 or userId = 3;
not in与in相反，如下
select * from user where userId not in (1, 2, 3);
等效于
select * from user where userId != 1 and userId != 2 and userId != 3;
总的来说，in查询就是先将子查询条件的记录全都查出来，假设结果集为B，共有m条记录，然后在将子查询条件的结果集分解成m个，再进行m次查询
值得一提的是，in查询的子条件返回结果必须只有一个字段，例如
select * from user where userId in (select id from B);
而不能是
select * from user where userId in (select id, age from B);
而exists就没有这个限制
下面来考虑exists和in的性能：
对于以上两种情况，in是在内存里遍历比较，而exists需要查询数据库，所以当B表数据量较大时，exists效率优于in。
考虑如下SQL语句
select * from A where exists (select * from B where B.id = A.id);
select * from A where A.id in (select id from B);
1、select * from A where exists (select * from B where B.id = A.id);
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，重要的是其内查询语句的结果集空或者非空，空则返回false，非空则返回true。
它的查询过程类似于以下过程：
for ($i = 0; $i < count(A); $i++) {
$a = get_record(A, $i); #从A表逐条获取记录
if (B.id = $a[id]) #如果子条件成立
$result[] = $a;
}
return $result;
当B表比A表数据大时适合使用exists()，因为它没有那么多遍历操作，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
2、select * from A where id in (select id from B);
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：
Array A=(select * from A);
Array B=(select id from B);
for(int i=0;i<a.length;i++) { </a.length;i++) { <>
for(int j=0;j<b.length;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
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。
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 A (name,age) select name,age from B where not exists (select 1 from A where A.id=B.id);
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。
下面再看not exists 和 not in
1、select * from A where not exists (select * from B where B.id = A.id);
2、select * from A where A.id not in (select id from B);
看查询1，还是和上面一样，用了B的索引；而对于查询2，可以转化成如下语句
select * from A where A.id != 1 and A.id != 2 and A.id != 3;
可以知道not in是个范围查询，这种!=的范围查询无法使用任何索引,等于说A表的每条记录，都要在B表里遍历一次，查看B表里是否存在这条记录
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，故not exists比not in效率高。
in 与 =的区别
select name from student where name in ('zhang','wang','li','zhao');
与
select name from student where name='zhang' or name='li' or name='wang' or name='zhao'
的结果是相同的。
在我们一般的观点中，总是认为使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率，所以一般推荐使用exists来代替in。但实际情况是不是这个样子呢？我们分别在两种不同的优化器模式下用实际的例子来看一下：
SEIANG@seiang11g>create table wjq1 as select * from dba_objects;
Table created.
SEIANG@seiang11g>create table wjq2 as select * from dba_tables ;
Table created.
SEIANG@seiang11g>create index idx_object_name on wjq1(object_name);
Index created.
SEIANG@seiang11g>create index idx_table_name on wjq2(table_name);
Index created.
SEIANG@seiang11g>select count(*) from wjq1;
COUNT(*)
----------
86976
SEIANG@seiang11g>select count(*) from wjq2;
COUNT(*)
----------
2868
一、内查询结果集比较小，而外查询较大的时候的情况
1、在CBO模式下：
SEIANG@seiang11g>select * from wjq1 where object_name in (select table_name from wjq2 where table_name like 'M%');
815 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1638414738
---------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1238 | 270K| 354 (1)| 00:00:05 |
|* 1 | HASH JOIN RIGHT SEMI| | 1238 | 270K| 354 (1)| 00:00:05 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_TABLE_NAME | 772 | 13124 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL | WJQ1 | 5503 | 1112K| 347 (1)| 00:00:05 |
---------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("OBJECT_NAME"="TABLE_NAME")
2 - access("TABLE_NAME" LIKE 'M%')
filter("TABLE_NAME" LIKE 'M%')
3 - filter("OBJECT_NAME" LIKE 'M%')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
17 recursive calls
0 db block gets
1462 consistent gets
1256 physical reads
0 redo size
46140 bytes sent via SQL*Net to client
1117 bytes received via SQL*Net from client
56 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
815 rows processed
SEIANG@seiang11g>select * from wjq1 where exists (select 1 from wjq2 where wjq1.object_name=wjq2.table_name and wjq2.table_name like 'M%');
815 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1638414738
---------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1238 | 270K| 354 (1)| 00:00:05 |
|* 1 | HASH JOIN RIGHT SEMI| | 1238 | 270K| 354 (1)| 00:00:05 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_TABLE_NAME | 772 | 13124 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL | WJQ1 | 5503 | 1112K| 347 (1)| 00:00:05 |
---------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("WJQ1"."OBJECT_NAME"="WJQ2"."TABLE_NAME")
2 - access("WJQ2"."TABLE_NAME" LIKE 'M%')
filter("WJQ2"."TABLE_NAME" LIKE 'M%')
3 - filter("WJQ1"."OBJECT_NAME" LIKE 'M%')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
13 recursive calls
0 db block gets
1462 consistent gets
1242 physical reads
0 redo size
46140 bytes sent via SQL*Net to client
1117 bytes received via SQL*Net from client
56 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
815 rows processed
通过上面执行计划对比发现：
在CBO模式下，我们可以看到这两者的执行计划完全相同，统计数据也相同。
我们再来看一下RBO模式下的情况，这种情况相对复杂一些。
2、在RBO模式下：
SEIANG@seiang11g>select /*+ rule*/ * from wjq1 where object_name in (select table_name from wjq2 where table_name like 'M%');
815 rows selected.
Elapsed: 00:00:00.01
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 144941173
--------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name |
--------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | |
| 1 | NESTED LOOPS | |
| 2 | NESTED LOOPS | |
| 3 | VIEW | VW_NSO_1 |
| 4 | SORT UNIQUE | |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | IDX_TABLE_NAME |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | IDX_OBJECT_NAME |
| 7 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| WJQ1 |
--------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
5 - access("TABLE_NAME" LIKE 'M%')
filter("TABLE_NAME" LIKE 'M%')
6 - access("OBJECT_NAME"="TABLE_NAME")
Note
-----
- rule based optimizer used (consider using cbo)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
698 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
55187 bytes sent via SQL*Net to client
1117 bytes received via SQL*Net from client
56 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
815 rows processed
SEIANG@seiang11g>select /*+ rule*/ * from wjq1 where exists (select 1 from wjq2 where wjq1.object_name=wjq2.table_name and wjq2.table_name like 'M%');
815 rows selected.
Elapsed: 00:00:00.15
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3545670754
---------------------------------------------
| Id | Operation | Name |
---------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | |
|* 1 | FILTER | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| WJQ1 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | IDX_TABLE_NAME |
---------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter( EXISTS (SELECT 0 FROM "WJQ2" "WJQ2" WHERE
"WJQ2"."TABLE_NAME"=:B1 AND "WJQ2"."TABLE_NAME" LIKE 'M%'))
3 - access("WJQ2"."TABLE_NAME"=:B1)
filter("WJQ2"."TABLE_NAME" LIKE 'M%')
Note
-----
- rule based optimizer used (consider using cbo)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
91002 consistent gets
1242 physical reads
0 redo size
46140 bytes sent via SQL*Net to client
1117 bytes received via SQL*Net from client
56 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
815 rows processed
通过上面两个执行计划的对比发现：
在这里，我们可以看到实际上，使用in效率比exists效率更高。我们可以这样来理解这种情况：
对于in，RBO优化器选择的内存查询的结果作为驱动表来进行nest loops连接，所以当内存查询的结果集比较小的时候，这个in的效率还是比较高的。
对于exists，RBO优化器则是利用外查询表的全表扫描结果集过滤内查询的结果集，当外查询的表比较大的时候，相对效率比较低。
二、内查询结果集比较大，而外查询较小的时候的情况
1、在CBO模式下：
SEIANG@seiang11g>select * from wjq2 where table_name in (select object_name from wjq1 where object_name like 'S%');
278 rows selected.
Elapsed: 00:00:00.03
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1807911610
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 278 | 164K| 55 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN SEMI | | 278 | 164K| 55 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | TABLE ACCESS FULL| WJQ2 | 278 | 146K| 31 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | IDX_OBJECT_NAME | 4435 | 285K| 24 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("TABLE_NAME"="OBJECT_NAME")
2 - filter("TABLE_NAME" LIKE 'S%')
3 - access("OBJECT_NAME" LIKE 'S%')
filter("OBJECT_NAME" LIKE 'S%')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
67 recursive calls
0 db block gets
403 consistent gets
446 physical reads
0 redo size
22852 bytes sent via SQL*Net to client
721 bytes received via SQL*Net from client
20 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
278 rows processed
SEIANG@seiang11g>
SEIANG@seiang11g>select * from wjq2 where exists (select 1 from wjq1 where wjq1.object_name=wjq2.table_name and wjq1.object_name like 'S%');
278 rows selected.
Elapsed: 00:00:00.02
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1807911610
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 278 | 164K| 55 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN SEMI | | 278 | 164K| 55 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | TABLE ACCESS FULL| WJQ2 | 278 | 146K| 31 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | IDX_OBJECT_NAME | 4435 | 285K| 24 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("WJQ1"."OBJECT_NAME"="WJQ2"."TABLE_NAME")
2 - filter("WJQ2"."TABLE_NAME" LIKE 'S%')
3 - access("WJQ1"."OBJECT_NAME" LIKE 'S%')
filter("WJQ1"."OBJECT_NAME" LIKE 'S%')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
13 recursive calls
0 db block gets
295 consistent gets
2 physical reads
0 redo size
22852 bytes sent via SQL*Net to client
721 bytes received via SQL*Net from client
20 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
278 rows processed
通过上面两个执行计划的对比发现：
虽然他们的执行计划相同，但是使用exists比使用in的物理读和逻辑读明显小很多，所以使用exists效率更高一下