exists 比 in 更快因其是半连接，匹配即短路；in 在子查询含 null 时结果为空且可能全量物化。主表大、子表小时优先用 exists，并确保关联字段有索引。
EXISTS 为什么比 IN 更快？
因为 EXISTS 是半连接（semi-join），找到第一条匹配就短路返回；而 IN 子查询可能被重写为全量物化，尤其当子查询结果含 NULL 时，行为还可能意外改变。
- 常见错误现象：
SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE status = 'active')在customers.id允许为NULL时，整行会被跳过（SQL 标准中IN (..., NULL)永远不成立） - 使用场景：主表大、子表小，且只需判断存在性——比如“查所有有订单的客户”
- 实操建议：把子查询写成相关子查询，确保能走索引；
customer_id和子查询里的id字段必须有索引，否则EXISTS也慢
LEFT JOIN + IS NULL 替代 NOT EXISTS 的陷阱
想查“没有订单的客户”，有人直接写 LEFT JOIN 后加 WHERE order_id IS NULL，但若 orders 表里有重复客户或空值，结果会膨胀或漏数据。
- 常见错误现象：客户表 100 行，订单表有 3 条同一客户的记录，
LEFT JOIN后变成 3 行，IS NULL判断失效 - 参数差异：用
NOT EXISTS是逐行判断逻辑存在性；LEFT JOIN是物理连接，受连接键唯一性影响 - 实操建议：优先用
NOT EXISTS；非要用JOIN，得先对右表去重，比如(SELECT DISTINCT customer_id FROM orders)
JOIN 条件写在 ON 还是 WHERE？性能差别很大
外连接中，把过滤条件错放 WHERE 会导致逻辑错误和执行计划劣化——ON 控制连接行为，WHERE 控制最终输出。
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- 常见错误现象：
SELECT * FROM customers c LEFT JOIN orders o ON c.id = o.customer_id WHERE o.status = 'shipped'实际变成内连接，丢失无订单客户 - 使用场景：需要保留左表全部记录，但只关心右表某类数据时，过滤条件必须进
ON，如ON c.id = o.customer_id AND o.status = 'shipped' - 性能影响：放在
WHERE可能让优化器放弃使用右表索引；放在ON后，数据库更可能提前裁剪右表数据
EXISTS 被优化器改写成 JOIN 的真实情况
现代优化器（如 PostgreSQL 12+、MySQL 8.0+）常把简单 EXISTS 自动转成 SEMI JOIN 执行，但一旦子查询里有聚合、LIMIT、或关联多层，改写就会失败，退化成嵌套循环。
- 常见错误现象：子查询含
GROUP BY或ROW_NUMBER()，执行计划里出现Materialize+Nested Loop，响应时间陡增 - 实操建议：用
EXPLAIN看实际执行计划，别信语法直觉；复杂逻辑宁可拆成临时表或 CTE 显式控制中间结果 - 兼容性注意：SQLite 不支持
EXISTS中的LIMIT，PostgreSQL 支持但 MySQL 5.7 不支持——跨库迁移时容易崩
最易被忽略的是相关子查询里的字段是否真的被外层引用：少一个点（比如写成 c.id 写成 id），可能让 EXISTS 变成非相关子查询，查一次跑全表。
