SQL中in与not in引发的职场“血案”！

SQL中的IN与NOT IN：何时使用，何时避免

在SQL的世界里，IN和NOT IN这两个关键字如同我们日常生活中的开关，控制着查询结果的范围。然而，就像我们家里的老旧电器一样，虽然开关依旧能够工作，但可能已经不再是最优选择。今天，我们就来聊聊为什么在某些情况下，技术总监可能会建议你避免使用IN和NOT IN，并探索一些更好的替代方案。

IN和NOT IN在SQL中常被用于子查询中，用于过滤出符合或不符合某个**的数据。然而，这两个关键字在某些情况下可能会带来一些麻烦。

首先，我们得谈谈效率。想象一下，你正在处理两个各包含150万条数据的大表，当你尝试使用NOT IN来查询数据时，你可能会发现查询速度奇慢无比。这是因为NOT IN在处理大量数据时，往往不能有效地利用索引，导致全表扫描，从而大大降低了查询效率。相比之下，使用NOT EXISTS或者LEFT JOIN配合IS NULL条件往往能够获得更快的查询速度。

除了效率问题外，IN和NOT IN还容易因为书写错误或数据问题导致查询结果不准确。例如，在使用IN时，如果你不小心将字段名写错，SQL查询可能并不会报错，而是返回一个意想不到的结果集。同样地，当查询的字段包含NULL值时，NOT IN也可能无法返回你期望的结果。

既然IN和NOT IN存在这么多问题，那么我们应该如何避免它们呢？以下是一些建议的替代方案：

EXISTS和NOT EXISTS是SQL中用于检查子查询是否返回结果的关键字。与IN和NOT IN相比，它们通常能够更有效地利用索引，从而提高查询效率。此外，由于EXISTS和NOT EXISTS是基于子查询是否返回结果来判断的，因此它们对于字段名的错误或数据中的NULL值具有更好的容错性。

在许多情况下，使用JOIN语句也可以替代IN和NOT IN。通过连接两个或多个表，我们可以直接获取相关数据，而无需使用子查询。这不仅可以提高查询效率，还可以使查询语句更加简洁明了。例如，我们可以使用LEFT JOIN配合IS NULL条件来实现类似于NOT IN的功能。

为了更好地理解IN、NOT IN以及它们的替代方案，让我们通过一些具体的案例来深入探讨。

假设我们有两个表：orders（订单表）和shipped_orders（已发货订单表）。我们想要查询所有未发货的订单ID。使用NOT IN的写法可能如下：

但是，如果shipped_orders表中包含NULL值，那么上述查询可能会返回错误的结果。为了避免这个问题，我们可以使用NOT EXISTS来重写这个查询：

这个查询使用了NOT EXISTS来检查每个订单ID是否存在于shipped_orders表中。如果不存在，则将该订单ID包含在结果集中。由于NOT EXISTS是基于子查询是否返回结果来判断的，因此它对于NULL值具有更好的容错性。

假设我们有两个表：employees（员工表）和departments（部门表）。我们想要查询某个部门下的所有员工信息。使用IN的写法可能如下：

但是，这个查询可能会导致性能问题，尤其是当departments表中的数据量很大时。为了提高性能，我们可以使用JOIN来重写这个查询：

这个查询通过连接employees和departments两个表，直接获取了部门名为'Sales'的所有员工信息。由于使用了JOIN操作，这个查询能够更有效地利用索引，从而提高查询效率。

在