sql中筛选不等于某个表的关联值，可通过not in、not exists或left join实现。1. 使用not in子查询可直接排除子查询结果，但性能较差；2. not exists通常性能更优，通过判断是否存在匹配行来过滤数据；3. left join结合where条件（右表列为null）也能实现相同效果；4. 多表关联时可组合使用not exists或复杂join；5. 优化方面应建立索引、改写为join、调整数据库配置；6. 处理null值时优先用not exists或left join，避免not in带来的问题；7. 高级技巧包括窗口函数、存储过程等，可提升灵活性与性能。
SQL中筛选不等于某个表的关联值，本质上是在多表关联查询时，排除那些与特定表存在关联的数据行。 这通常涉及到子查询、NOT IN、NOT EXISTS或LEFT JOIN等技巧的灵活运用，以实现精确的数据过滤。
解决方案
核心思路在于，先确定需要排除的关联值集合，然后在主查询中排除这些值。以下是一些常用的方法：
- 使用
NOT IN子查询:
这种方法简单直接，但性能在数据量较大时可能会受到影响。
SELECT * FROM table_a WHERE column_a NOT IN (SELECT column_b FROM table_b);
这里，table_a是主表，table_b是包含需要排除的关联值的表。column_a和column_b是相关的列。
- 使用
NOT EXISTS子查询:
NOT EXISTS通常比NOT IN性能更好，尤其是在table_b的数据量较大时。
SELECT *
FROM table_a
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM table_b
WHERE table_a.column_a = table_b.column_b
);这种方式的逻辑是：如果table_a中的某行在table_b中找不到匹配的行，则返回该行。
- 使用
LEFT JOIN和WHERE子句:
LEFT JOIN 可以将两个表连接起来，然后通过 WHERE 子句过滤掉右表存在匹配的行。
SELECT table_a.* FROM table_a LEFT JOIN table_b ON table_a.column_a = table_b.column_b WHERE table_b.column_b IS NULL;
这种方法将 table_a 左连接到 table_b，如果 table_a 中的某行在 table_b 中没有匹配的行，则 table_b.column_b 将为 NULL，通过 WHERE 子句过滤掉非 NULL 的行，就得到了想要的结果。
- 多表关联时的复杂情况:
如果涉及到多个表的关联，可以将上述方法进行组合。例如，需要排除同时满足多个表关联条件的记录，可以使用多个 NOT EXISTS 子查询或复杂的 LEFT JOIN 语句。
SELECT *
FROM table_a
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM table_b
INNER JOIN table_c ON table_b.column_b = table_c.column_c
WHERE table_a.column_a = table_b.column_a
);这个例子中，table_b 和 table_c 先进行关联，然后排除 table_a 中与 table_b 关联的记录。
如何优化SQL查询性能，特别是涉及NOT IN或NOT EXISTS时？
优化这类查询，首先要考虑的是索引。确保参与关联的列（如column_a和column_b）都建立了索引。对于NOT IN子查询，可以尝试将其改写为LEFT JOIN加WHERE子句，或者使用临时表来存储子查询的结果，然后再进行排除。 此外，数据库的版本和配置也会影响查询性能，定期更新数据库版本，并根据实际情况调整数据库配置参数，也能提升查询效率。有时，简单的增加数据库服务器的内存，也能显著提升性能，毕竟，很多时候瓶颈就在于内存不足。
在实际应用中，如何处理关联字段可能为NULL的情况？
当关联字段可能为NULL时，需要特别小心。NOT IN对NULL值的处理可能会导致意外的结果。通常，应该使用NOT EXISTS或LEFT JOIN来避免这个问题。 如果必须使用NOT IN，则需要确保子查询的结果不包含NULL值，可以使用WHERE column_b IS NOT NULL来过滤掉NULL值。 另外，还可以使用COALESCE函数将NULL值替换为其他值，以便进行比较。
除了上述方法，还有没有其他更高级的SQL技巧可以实现类似的功能？
一些高级数据库系统（如PostgreSQL）提供了更高级的SQL功能，例如窗口函数、数组函数等，可以用来实现更复杂的数据过滤和转换。 此外，还可以考虑使用存储过程或用户自定义函数来实现特定的业务逻辑。 这些高级技巧通常需要更深入的SQL知识和数据库经验，但可以带来更高的性能和灵活性。 例如，可以使用窗口函数来计算每个分组内的排名，然后排除排名靠前的记录。
