如果数据在上千万左右尼

如果数据量上千万，那么查询性能就会成为一个更加关键的问题。在这种情况下，需要对查询语句进行优化，以提高查询性能。

对于第一个查询语句，由于它使用了 `exists` 子查询，可能会涉及到相关子查询的问题，导致查询性能不佳。因此，你可以考虑使用 `join` 或者 `in` 来代替 `exists` 子查询，这样可以避免相关子查询的问题。具体来说，你可以改写成如下的查询语句：

select a.* from xt_framework a 
inner join xt_framework b on a.left > b.left and a.right < b.right and b.id = 1;

这个查询语句使用了 `join` 来替代 `exists` 子查询，并且使用了索引，因此查询性能应该会更好一些。

对于第二个和第三个查询语句，由于它们都可以使用索引，因此查询性能比较高，但是需要执行多次查询才能获取所有需要的数据，可能会影响查询效率。因此，你可以考虑使用 `union all` 来合并这两个查询语句，以减少查询次数。具体来说，你可以改写成如下的查询语句：

select id, left, right from xt_framework where id = 1
union all
select id, left, right from xt_framework where left > lef and right < rig;

这个查询语句使用了 `union all` 来合并两个查询语句的结果，并且使用了索引，因此查询性能应该会比较高。但是需要注意的是，如果你需要查询的字段比较多，那么使用 `union all` 的代价也会比较大，可能会影响查询性能。因此，需要根据具体情况来选择最优的查询方案。