在Teradata中，从执行计划来看：

1> in 和 exists的执行计划是一样的；

2> exists/not exists执行计划的唯一区别是join类型：Inclusion vs. exclusion；

3> in/not in ：用in/not in时要非常注意是否有空值存在，因为teradata中任何值与null做任何操作所得到的结构都是unknown，因此优化器需要考虑空值比较的第三种逻辑值(unknown)，如果连接字段可为空，将产生完全不同的执行计划。

从我的角度来说:

1> in的方式比较直观，exists则有些绕，而且in可以用于各种子查询，而exists好像只用于关联子查询（其他子查询当然也可以用，可惜没意义）；

2> 在不能确保字段非空的情况下，建议使用exists/not exists，而不只用in/not in；

3> 实际测试两个时间长短并不稳定（各有长短），因此不能在实际操作之前确切说出哪个是最好的,只能通过查看执行计划来确定；

4> 我们也可以利用Left Outer Join来完成not in的操作,并且有时这么做可以获得更好的效率,这个也只能通过查看具体的执行计划来确定了。

题外话： 另外，teradata从性能上考虑，not in要比minus(all)要快很多，所以建议如果发现要比较大运算集合中每个字段都是非空(not null)，则使用not in；如果不确定是否都是非空，则建议先做非空处理后再使用not in。

在oracle中，in/exists有比较大的效率差异：

1> select * from a1 where a in (select b from a2)

应该可以理解为select * from a1,(select b from a2) where a1.a= a2.b

从sql优化经验来看，a2应该不能是个大表，因为需要对a2进行全表的“唯一排序”，如果a2很大这个排序的性能就会很差，但是a1可以很大，因为a1.a=a2.b可以走索引。但如果a1.a和a2.b都有索引，那么a1和a2之间最佳的方案是走merge join。另外，如果a2.b上有索引，对a2的排序性能也有很大提高。

2> select * from a1 where exists ( select null from a2 where a = b )

一般都可以理解为是一个loop循环，由a1表的大小来决定loop循环的次数。如果想要此类sql效率高，那么循环次数就越少越优，因此exists应该是比较试用a1表比较小，a2表可以比较大的查询。

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。

因此，在oracle中有一条比较通用的规则

1> 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

2> 如果两个表相当则in/exists差别不大

3> 用not exists比not in执行的效率要高的多

4> 使用in时不对null进行处理

另外，我理解的是oracle中exists可能会比in的效率会好，因为：

1> exists检查是否有结果，判断是否有记录，返回的是一个布尔型（TRUE/FALSE），in是对结果值进行比较，判断一个字段是否存在于几个值的范围中。

2> exists主要用于片面的,有满足一个条件的即可，in主要用于具体的集合操作,有多少满足条件。

3> exists是判断是否存在这样的记录，in是判断某个字段是否在指定的某个范围内。

当然，可以实际测试一下的。

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