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本文将以真实例子来讲解小表驱动大表（In，Exists区别）
1 准备数据
1.1 创建表、函数、存储过程
参照 这篇（调用函数和存储过程批量插入数据） 文章中的第 1-7 步，注意，不要执行第8步
1.2 插入数据
现在来执行第8步。
1.2.1 向 Department 表中插入 100 条记录
CALL insert_dept(1000, 100)
1.2.2 向 Employee 表中插入 100000 条记录
CALL insert_employee(100000000, 100000);
2 测试
2.1 查询所有 Employee 信息，要求是：Employee 的 dept_id 存在于 Department 表中
Case#1：用 IN
SELECT * FROM employee WHERE dept_id IN (SELECT id FROM department);
结果：在我本机测试了数十次，耗时大概是 120--130 ms
Case#2：用 EXISTS
SELECT * FROM employee e WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM department d WHERE e.dept_id = d.id);
结果：在我本机测试了数十次，耗时大概是 350--370 ms
2.2 查询所有 Department 信息，要求是：至少有一条 Employee 记录的 dept_id 对应 Department（或者说：此部门下至少有一条员工记录）
Case#3：用 EXISTS
SELECT * FROM department d WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM employee e WHERE d.id = e.dept_id);
结果：在我本机测试了数十次，耗时大概是 4--6 ms
Case#4：用 IN
SELECT * FROM department WHERE id IN (SELECT dept_id FROM employee);
结果：在我本机测试了数十次，耗时大概是 50--55 ms
2.3 分析并总结
在 Case#1，#2 中，Employee 是大表，Department 是小表，用 IN(Department) 的效果较好（大概是用 EXISTS 时间的三分之一）====> IN 后面跟小表~
在 Case#3，#4 中，Employee 是大表，Department 是小表，用 EXISTS(Employee) 的效果较好（大概是用 IN 时间的十分之一）====> EXISTS 后面跟大表~
记忆：IN 后面跟小表~EXISTS 后面跟大表~~~因为 IN 这个单词比 EXISTS 单词更短（更小），EXISTS 这个单词比 IN 更长（更大）
2.4 进一步分析
至于为什么 Case#1 优于 Case#2，Case#3 优于 Case#4，还没搞清楚到底是为什么，，，，，TODO
一篇文章可供参考：https://www.cnblogs.com/beijingstruggle/p/5885137.html
3 结论
小表驱动大表
IN 小 EXISTS 大