Not IN e Not EXISTS são cláusulas SQL ANSI, um padrão da linguagem SQL seguido pela maior parte dos SGBDs (sistema de gerenciamento de banco de dados).
Essa especificação é relativa a uma padronização de nome de cláusulas. Isso significa que o mesmo nome pode ser usado tanto no SQL Server, quanto no PostgreSQL, MySQL e assim por diante. Algumas cláusulas que seguem o mesmo padrão, são o INSERT, UPDATE e DELETE, por exemplo.
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EXISTS é mais performático do que o IN, porém não vem a ser uma boa pratica, depende da sua necessidade….
O in “cria” uma estrutura de or’s na sua condição sql, exp:
select * from tabela1
where idtabela in (select idtabela from tabela2 where condicao = 2)
Digamos que existam 5 condições = 2 de idtabela nessa tabela2 , o bd interpretaria o in como:
select * from tabela1 t
inner join tabela2 t2 on t2.idtabela = t.idtabela
where idtabela = 1 or idtabela = 2 or idtabela = 3 or idtabela = 4 or idtabela = 5
Agora ao usar o exists o bd “força” um relacionamento entre as duas tabelas Ficando mais ou menos assim:
select * from tabela1 t
inner join tabela2 t2 on t2.idtabela = t.idtabela
where condicao = 2
Vamos usar outro exemplo:
NOT IN
SQL> select count(*) from emp_master where emp_nbr not in ( select mgr_nbr from emp_master );
COUNT(*)
———-
0
NOT EXISTS
SQL> select count(*) from emp_master T1 where not exists ( select 1 from emp_master T2 where t2.mgr_nbr = t1.emp_nbr );
COUNT(*)
———-
9
Agora, existem 9 pessoas que não são gestores. Assim, você pode ver claramente a diferença que valores NULL fazem desde que NULL! = NULL no SQL, a cláusula NOT IN não retorna nenhum registro de volta.
Como aprender a programar, um guia definitivo
Implicações de desempenho:
Ao usar NOT IN, a consulta executa varreduras aninhados de tabela, enquanto que para NOT EXISTS, a consulta pode utilizar um índice dentro da sub-consulta.
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1. SQL para Análise de Dados: Técnicas avançadas para transformar dados em insights
Conforme mencionado, estes scripts SQL podem ser usados tranquilamente em outros SGBDs, por se tratar de SQL ANSI. Evidentemente que, para mostrar estes mesmos resultados, você terá que ter tabelas e dados iguais.
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Bons estudos.
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