這條語句適用於a表比b表大的情況

select * from ecs_goods a where cat_id in(select cat_id from ecs_category);

這條語句適用於b表比a表大的情況
select * from ecs_goods a where EXISTS(select cat_id from ecs_category b where a.cat_id = b.cat_id);

原因:(轉發)

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

以上查詢使用了in語句,in()只執行一次,它查出B表中的所有id欄位並快取起來.之後,檢查A表的id是否與B表中的id相等,如果相等則將A表的記錄加入結果集中,直到遍歷完A表的所有記錄.
它的查詢過程類似於以下過程

List resultSet=[];
Array A=(select * from A);
Array B=(select id from B);

for(int i=0;i<A.length;i++) {
   for(int j=0;j<B.length;j++) {
      if(A[i].id==B[j].id) {
         resultSet.add(A[i]);
         break;
      }
   }
}
return resultSet;

可以看出,當B表資料較大時不適合使用in(),因為它會B表資料全部遍歷一次.
如:A表有10000條記錄,B表有1000000條記錄,那麼最多有可能遍歷10000*1000000次,效率很差.
再如:A表有10000條記錄,B表有100條記錄,那麼最多有可能遍歷10000*100次,遍歷次數大大減少,效率大大提升.

結論:in()適合B表比A表資料小的情況

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

以上查詢使用了exists語句,exists()會執行A.length次,它並不快取exists()結果集,因為exists()結果集的內容並不重要,重要的是結果集中是否有記錄,如果有則返回true,沒有則返回false.
它的查詢過程類似於以下過程

List resultSet=[];
Array A=(select * from A)

for(int i=0;i<A.length;i++) {
   if(exists(A[i].id) {    //執行select 1 from B b where b.id=a.id是否有記錄返回
       resultSet.add(A[i]);
   }
}
return resultSet;

當B表比A表資料大時適合使用exists(),因為它沒有那麼遍歷操作,只需要再執行一次查詢就行.
如:A表有10000條記錄,B表有1000000條記錄,那麼exists()會執行10000次去判斷A表中的id是否與B表中的id相等.
如:A表有10000條記錄,B表有100000000條記錄,那麼exists()還是執行10000次,因為它只執行A.length次,可見B表資料越多,越適合exists()發揮效果.
再如:A表有10000條記錄,B表有100條記錄,那麼exists()還是執行10000次,還不如使用in()遍歷10000*100次,因為in()是在記憶體裡遍歷比較,而exists()需要查詢資料庫,我們都知道查詢資料庫所消耗的效能更高,而記憶體比較很快.

結論:exists()適合B表比A表資料大的情況

當A表資料與B表資料一樣大時,in與exists效率差不多,可任選一個使用.

在查詢的兩個表大小相當的情況下，3種查詢方式的執行時間通常是：
EXISTS <= IN <= JOIN
NOT EXISTS <= NOT IN <= LEFT JOIN
只有當表中欄位允許NULL時，NOT IN的方式最慢：
NOT EXISTS <= LEFT JOIN <= NOT IN

但是如果兩個表中一個較小，一個較大，則子查詢表大的用exists，子查詢表小的用in，因為in 是把外表和內表作hash 連線，而exists是對外表作loop迴圈，每次loop迴圈再對內表進行查詢。

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);

看查詢1，還是和上面一樣，用了B的索引

而對於查詢2，可以轉化成如下語句

select * from A where A.id != 1 and A.id != 2 and A.id != 3;

可以知道not in是個範圍查詢，這種!=的範圍查詢無法使用任何索引,等於說A表的每條記錄，都要在B表裡遍歷一次，檢視B表裡是否存在這條記錄

故not exists比not in效率高

mysql中的in語句是把外表和內表作hash 連線，而exists語句是對外表作loop迴圈，每次loop迴圈再對內表進行查詢。一直大家都認為exists比in語句的效率要高，這種說法其實是不準確的。這個是要區分環境的。
 

如果查詢的兩個表大小相當，那麼用in和exists差別不大。  如果兩個表中一個較小，一個是大表，則子查詢表大的用exists，子查詢表小的用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如果查詢語句使用了not in 那麼內外表都進行全表掃描，沒有用到索引；而not extsts 的子查詢依然能用到表上的索引。所以無論那個表大，用not exists都比not in要快。  in 與 =的區別  select name from student where name in ('zhang','wang','li','zhao');  與  select name from student where name='zhang' or name='li' or name='wang' or name='zhao'  的結果是相同的。