摘要：如果查詢?cè)诒碇写嬖冢窃诒碇胁淮嬖诘挠涗?，?yīng)該如何操作示例數(shù)據(jù)假設(shè)表數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)其中，表中的是需要排除的表的。這樣，在查詢語句中加入條件，不就可以完成對(duì)只在表中，但不在表中的結(jié)果集的查詢。

假設(shè)有A、B兩張表。

如果查詢?cè)贏表中存在，但是在B表中不存在的記錄，應(yīng)該如何操作？

示例數(shù)據(jù)

假設(shè)A表數(shù)據(jù)：

B表數(shù)據(jù)：

其中，B表中的a_id是需要排除的A表的id。

這里我們要排除A表中id為3的記錄，實(shí)際中可能有上萬條記錄。

子查詢方法

一般我們首先想到的可能就是not in語句：

select A.* from A where A.id not in(select B.a_id from B);

這樣可以查詢出正確的結(jié)果。

但是如果B表很長(zhǎng)，那么執(zhí)行上述的查詢語句，需要用A表中的字段去匹配B表中的每一個(gè)字段。

相當(dāng)于是A表的每一個(gè)字段都要遍歷一次B表，效率非常低下。

只要A中的字段不在B表中那么肯定要遍歷完B表，如果A表中的字段在B表中，那么只要遍歷到就退出，進(jìn)行A表中下一個(gè)字段的匹配。

使用join方法

連接查詢使我們平時(shí)進(jìn)行sql查詢用到最多的操作之一了。

相對(duì)于not in，使用連接查詢的效率更高。

以下我們分步驟解析用join方法的過程。

因?yàn)槲覀冃枰阉鞯氖茿表中的內(nèi)容，所以第一步，我們使用A表左連接B表，如下：

select * from A left join B on A.id = B.a_id;

這樣B表中會(huì)補(bǔ)null，查詢結(jié)果：

因?yàn)锳、B兩表中字段id相同，所以B表中的id字段變成了id1。

仔細(xì)觀察可以發(fā)現(xiàn)，我們需要的結(jié)果集[1, 2, 4, 5]所對(duì)應(yīng)的id1字段都是null。

這樣，在查詢語句中加入條件B.id is null，不就可以完成對(duì)只在A表中，但不在B表中的結(jié)果集的查詢。

另外，我們只需要A表中的數(shù)據(jù)，B表的數(shù)據(jù)忽略。

于是最終變成：

select A.* from A left join B on A.id=B.a_id where B.id is null;

結(jié)果就是：

就是我們需要的結(jié)果，在A表中，但是不在B表中的記錄。

這樣做還有一個(gè)好處，如果A、B表的id、和B表的a_id都加了索引，那么join方式就能夠命中索引。

而如果是子查詢，在MySQL5.6之前的版本，就不會(huì)用到A表的索引，查詢效率大