如果要实现一张表有而另外一张表没有的数据时，我们通常会这么写：

SELECT id FROM user WHERE id NOT IN (SELECT id FROM student)

not in不会走索引, 可以用exists替代

SELECT id FROM user WHERE NOT exists (SELECT id FROM student WHERE user.id = student.id)

也可以用left join替代

SELECT id FROM user LEFT JOIN student ON user.id = student.id WHERE student.id = null

in: 是把外表和内表作hash 连接，在将user.id = student.id的数据保留；这样当子查询记录多时，hash连接后的数据量是特别大的。

EXISTS: 包括 NOT EXISTS子句的返回值是一个Boolean值; EXISTS先查出user表，将每一条记录的id带入子查询，根据查询返回的结果是否空值来确定当条记录是否加入结果集。exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对子表进行查询。这样子表的查询语句会执行 (外表查出的记录数) 次; 所以一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。

可以理解为：将外查询表的每一行，代入子查询作为检验，如果子查询返回的结果取非空值，则EXISTS子句返回TRUE，这一行可作为外查询的结果行，否则不能作为结果。

in 和 exists的区别场景:

IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in, 反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用exists。其实我们区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键)，如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询，所以我们会以驱动表的快速返回为目标，那么就会考虑到索引及结果集的关系了 ，另外IN时不对NULL进行处理。

EXISTS与IN的使用效率的问题，通常情况下采用exists要比in效率高，因为IN不走索引，但要看实际情况具体使用

而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(hash连接后的数据进行逐条判断user.id = student.id是否成立)，不会用到索引; 而not exists 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。

子查询

MySQL从4.1版本开始支持子查询，使用子查询进行SELECT语句嵌套查询，可以一次完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。

缺点：

子查询虽然很灵活，但是执行效率并不高，原因：执行子查询时，MySQL需要创建临时表，查询完毕后再删除这些临时表，所以，子查询的速度会受到一些影响，这里多了一个创建和销毁临时表的过程。对子查询结果进行操作时索引会失效

优化方式：

可以使用JOIN、LEFT JOIN等方式代替子查询，这些方式不需要建立临时表，因此速度比子查询快。

扩展

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。

inset into user(username)select '123456' from dual where not EXISTS (select username from user where username='123456')