[大数据]innot inexistsnot exists使用方法和区别

select a.* from A a where exists(select 1 from B b where a.id=b.id);

select a.* from A a where not exists(select 1 from B b where a.id=b.id);

select * from A where id in(select id from B);

select * from A where id not in(select id from B);

对于以上两种查询条件，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。
exists,not exists后跟的是一个true或者是false
in和exists区别
in在查询的时候，确定给定的值是否与子查询或列表中的值相匹配。首先查询子查询的表，然后将从表和主表做一个笛卡尔积，然后按照条件进行筛选。所以相对从表比较小的时候，in的速度较快。
exists是指定一个子查询，检测行的存在。遍历循环外表，然后看外表中的记录有没有和内表的数据一样的。匹配上就将结果放入结果集中。
举例说明效率问题
A表有10000条记录，B表有1000000条记录，那么使用in最多可能有10000 * 1000000次遍历；
A表有10000条记录，B表有100条记录，那么使用in最多可能有10000 * 100次遍历；
in()适合B表数据量小于A表数据量的情况

A表有10000条记录，B表有10000000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10000000000条记录，那么exists()还是执行10000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，而内存很快，所以exists()适合B表数据量大于A表数据量情况
数据量相差不大的情况下，采用exists要比in效率高，因为IN不走索引（全表扫描）

数据从一个表往另外一个表中插入数据时使用EXISTS:
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);