数据库SQL查询效率in、exists、left join on、right join on 适用场景与比较

in 与 join例

select t1.id,sum(t1.num) from (select * from t2 where num =2) as t3 LEFT JOIN t1 on t3.id=t1.id GROUP BY t1.id;
join 时间: 0.005s 0.009s

select id,sum(num) from t1 where id in (select id from t2 where num =2) group by id;
in 时间: 0.013s 0.017s

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in和exists(摘录自百度)
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。

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。

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。

left\right join是外部连接，inner join是内连接
外部连接有主表与从表，主表在left中是左侧表，right中是右侧表，主表数据会全部显示，从表数据则只显示关联部分匹配的数据，无匹配的数据用null补全
内连接则只显示两表关联条件匹配的数据
注：所谓关联条件即是指on的条件

where 与 inner join是一样的，但是多用inner join