not exists 通常在大数据集上性能更好，且能正确处理 null 值，而 not in 在子查询结果集较小且无 null 值时更简洁。1. not in 将子查询结果加载到内存进行比较，数据量大或存在 null 时会导致性能下降或结果为空；2. not exists 对主查询每一行在子查询中验证是否存在，利用索引优化避免全表扫描，适合大数据量；3. 使用 not in 时需确保子查询结果不含 null，否则应使用 is not null 过滤；4. 实际选择时应根据数据量、是否存在 null 值及性能测试决定使用哪种方式。
SQL中 NOT IN 和 NOT EXISTS 都可以用来排除某些数据，但它们在底层实现和性能表现上存在差异，选择哪个取决于具体的查询场景和数据量。简单来说，NOT EXISTS 通常在大型数据集上表现更好，而 NOT IN 在子查询结果集较小且没有 NULL 值时可能更简洁。
解决方案
NOT IN 本质上是将子查询的结果集加载到内存中，然后逐一比较。如果子查询结果集很大，这会导致内存占用过高，性能下降。此外，如果子查询的结果集中包含 NULL 值，那么整个 NOT IN 查询的结果将会是空，因为任何值与 NULL 比较的结果都是未知。
NOT EXISTS 则不同，它会对主查询的每一行，在子查询中进行验证，看是否存在满足条件的记录。如果子查询中存在满足条件的记录，则主查询的该行会被排除。NOT EXISTS 通常使用索引来优化子查询，避免全表扫描，因此在大数据集上性能更好。
NOT IN 遇到 NULL 值会发生什么？
当子查询的结果集中包含 NULL 值时，NOT IN 的行为会变得难以预测。SQL 标准规定，任何值与 NULL 进行比较的结果都是 UNKNOWN，因此 WHERE column NOT IN (value1, value2, NULL) 实际上变成了 WHERE column != value1 AND column != value2 AND column != NULL。由于 column != NULL 永远不会返回 TRUE，整个 NOT IN 子句的结果会变成 UNKNOWN，导致查询结果为空。
为了避免这个问题，在使用 NOT IN 之前，需要确保子查询的结果集中不包含 NULL 值，可以通过 WHERE column IS NOT NULL 来过滤掉 NULL 值。
NOT EXISTS 的性能优势体现在哪里？
NOT EXISTS 的性能优势主要体现在它对子查询的处理方式上。数据库优化器通常会将 NOT EXISTS 子查询转换为半连接（semi-join）或反半连接（anti-semi-join），这些连接操作可以使用索引来加速查询。
例如，如果子查询的表有一个索引，NOT EXISTS 可以利用这个索引来快速判断子查询中是否存在满足条件的记录，而不需要全表扫描。这对于大型数据集来说，可以显著提高查询性能。
此外，NOT EXISTS 在处理 NULL 值时也更加可靠。它不会受到 NULL 值的影响，因为它的目标是判断子查询中是否存在满足条件的记录，而不是比较值是否相等。
如何选择 NOT IN 和 NOT EXISTS？
选择 NOT IN 还是 NOT EXISTS 取决于具体的查询场景和数据量：
-
子查询结果集较小且没有 NULL 值：
NOT IN通常更简洁易懂，可以作为首选。 -
子查询结果集较大或可能包含 NULL 值：
NOT EXISTS通常性能更好，也更可靠。
在实际应用中，建议对两种方法进行性能测试，选择最适合当前场景的方法。同时，也要注意避免在 NOT IN 中使用包含 NULL 值的子查询结果集。
代码示例：NOT IN vs NOT EXISTS
假设我们有两个表：customers 和 orders。我们想要找出没有下过订单的客户。
使用 NOT IN：
SELECT customer_id, customer_name FROM customers WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM orders);
使用 NOT EXISTS：
SELECT c.customer_id, c.customer_name
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM orders o
WHERE o.customer_id = c.customer_id
);在大多数情况下，NOT EXISTS 的性能会更好，尤其是在 orders 表非常大的情况下。
总结
NOT IN 和 NOT EXISTS 都是 SQL 中常用的排除数据的方法，但它们在性能和可靠性上存在差异。NOT EXISTS 通常在大数据集上表现更好，并且能够正确处理 NULL 值。在实际应用中，需要根据具体的查询场景和数据量选择最适合的方法，并进行性能测试。
