在SQL查询中，`IN`、`EXISTS`、`NOT IN`以及`NOT EXISTS`是四个常用的比较和过滤操作符。它们在处理数据时有不同的效率和适用场景，特别是涉及到大数据量时，优化这些操作符的使用对于提升数据库查询性能至关重要。
1. `EXISTS`的执行流程：
`EXISTS`子句会检查子查询是否至少返回一行数据。对于`SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT NULL FROM t2 WHERE y = x)`，其逻辑可以理解为对t1的每一行x，检查是否存在匹配的y值在t2中。如果存在，则输出t1的当前行。`EXISTS`通常在子查询返回记录较少而主查询表较大且有合适索引时更为高效。
2. `IN`与`EXISTS`的区别：
- 当子查询结果集较小，主查询表较大并且有索引时，使用`IN`可能更快，因为它可以直接通过索引查找。
- `IN`不处理`NULL`值，比如`NULL IN (0, 1, 2, NULL)`将返回空结果。
3. `NOT EXISTS`的执行流程：
类似于`EXISTS`，但`NOT EXISTS`检查子查询是否没有返回任何行。对于`SELECT ... FROM rollup R WHERE NOT EXISTS (SELECT 'Found' FROM title T WHERE R.source_id = T.Title_ID)`，它遍历rollup表，如果在title表中找不到匹配的source_id，则输出当前行。
4. `NOT IN`与`NOT EXISTS`的区别：
- `NOT IN`不能与`NOT EXISTS`完全互换，特别是在处理可能包含`NULL`值的列时。例如，`NOT IN`会排除所有包含`NULL`的匹配，而`NOT EXISTS`则不会。
- 当主查询表较大，子查询表较小但记录多时，使用`NOT IN`配合anti hash join可能更有效。
- 当主查询表小，子查询表大，且有索引时，使用`NOT EXISTS`可能更快。
5. 性能优化建议：
- 分析执行计划是确定最佳语句写法的关键。根据表大小、索引情况以及数据分布，执行计划可以帮助选择最优的查询方式。
- 使用`NOT IN`时，确保子查询的列有`NOT NULL`约束或暗示，以避免因`NULL`值导致的问题。
- 在某些情况下，可以考虑使用外连接或`IS NULL`结合`NOT IN`来替代`NOT EXISTS`，尤其是在基于成本的优化器中，这可能带来更好的性能。
6. 总结：
`IN`和`EXISTS`主要取决于哪个查询能更快地返回结果，而`NOT IN`和`NOT EXISTS`的选择则需要考虑`NULL`值处理和表的相对大小。实际应用中，应根据具体需求和数据库的执行计划来确定最佳的查询策略。务必记住，理论上的建议仅是指导，实际的性能测试和分析才是决定最佳实践的关键。
