exists和in和join哪个效率高

在不同的情况下，exists、in和join的效率是不同的。一般来说，join比exists和in更高效，因为它可以利用索引快速连接多个表，并可以使用各种优化技术来提高查询性能。但是，如果查询的数据量非常小，或者需要查询的数据只是一个简单的列表，则使用exists或in可能更快。在实际应用中，应该根据具体情况来选择最合适的查询方式。

相关问题

hive中exists和in和join哪个效率高

在Hive中，exists、in和join的效率也是不同的。一般来说，join比exists和in更高效，因为Hive使用MapReduce并行处理数据，join可以利用MapReduce的并行计算能力，同时还可以使用Map端join或Reduce端join来优化查询性能。但是，如果查询的数据量非常小，或者需要查询的数据只是一个简单的列表，则使用exists或in可能更快。在实际应用中，应该根据具体情况来选择最合适的查询方式。另外，Hive还支持子查询的方式，可以使用子查询替代exists或in语句，也可以使用子查询替代join语句，具体哪种方式更高效还需根据实际情况测试。

mysql not exists 效率高_mysql not in、left join、IS NULL、NOT EXISTS 效率问题记录

这是一个非常好的问题，关于MySQL中使用哪种方法来查询NOT EXISTS的效率问题一直是一个有争议的话题。下面是一些关于这个问题的记录：

1. NOT IN方法：这是最常见的方法之一，它通常使用一个子查询来查找不在子查询结果集中的记录。这种方法的问题在于，当子查询结果集很大时，它的性能会非常差。

2. LEFT JOIN方法：这种方法使用一个LEFT JOIN语句来将表连接起来，然后使用WHERE子句来查找没有匹配的记录。虽然这种方法的性能比NOT IN方法要好一些，但是它仍然需要连接两个表，因此当表的大小增加时，它的性能也会下降。

3. IS NULL方法：这种方法使用一个子查询来查找不在子查询结果集中的记录，然后使用IS NULL运算符来判断是否存在。这种方法比NOT IN方法要快一些，因为它不需要连接两个表，但是当子查询结果集很大时，它的性能也会下降。

4. NOT EXISTS方法：这种方法使用一个子查询来查找不在子查询结果集中的记录，然后使用NOT EXISTS运算符来判断是否存在。这种方法通常比其他方法要快，因为它不需要连接两个表，并且可以使用索引来提高查询性能。

总的来说，NOT EXISTS方法是最高效的方法，但是在某些情况下，其他方法也可能更适合。在实际使用中，应该根据具体情况选择合适的方法。