当 SQL 卡住时，你是不是这样？
“为啥查询跑了 10 分钟还没结果？”
“NOT IN 子查询又把数据库搞崩溃了！”
别慌！今天教你用LEFT JOIN+IS NULL组合拳，让查询效率原地起飞～
实战场景：找 “失踪人口”
假设你有两个表：
tableA（目标表）
Key | Value |
A1 | 100 |
A2 | 200 |
A3 | 300 |
tableB（对比表）
Key | Value |
A2 | 250 |
A4 | 400 |
需求：查出 tableA 中在 tableB 里不存在的记录
传统写法：NOT IN 和 NOT EXISTS 有多拉垮？
-- NOT IN：子查询像“复读机”，每条数据都要查一遍
SELECT * FROM tableA A WHERE A.Key NOT IN (SELECT B.Key FROM tableB B);
-- NOT EXISTS：更像“碎碎念”，逐条对比累到吐血
SELECT * FROM tableA A WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM tableB B WHERE B.Key = A.Key);
问题本质： 数据量大时，子查询会被反复执行，数据库直接 “累瘫”，查询速度比蜗牛爬还慢！
高效解法：LEFT JOIN 秒变 “效率王者”
-- LEFT JOIN+IS NULL：一步到位的神仙操作
SELECT A.* FROM tableA A
LEFT JOIN tableB B ON A.Key = B.Key
WHERE B.Key IS NULL;
白话解析：
- LEFT JOIN像 “牵红线的红娘”，把 tableA 和 tableB 按 Key 字段 “相亲”；
- 没 “配对成功” 的记录（即 tableB 中不存在的 Key），会在 B.Key 字段留下NULL；
- 用WHERE B.Key IS NULL筛选出这些 “单身狗” 记录，就是 tableA 独有的数据！
为什么 LEFT JOIN 快到飞起？
对比项 | NOT IN/NOT EXISTS | LEFT JOIN+IS NULL |
执行逻辑 | 子查询反复查，相当于 “盲搜” | 一次 JOIN 完成关联，相当于 “精准定位” |
索引利用 | 难走索引，效率低下 | 可充分利用索引，速度飙升 |
大数据表现 | 数据越多越卡，甚至崩溃 | 数据量越大，优势越明显 |
类比场景：
找一本绝版书时：
- NOT IN 像在图书馆里闭着眼睛乱摸，全靠运气；
- LEFT JOIN 像提前知道书在 “3 楼 C 区 5 排”，直接冲过去拿！
终极口诀：下次直接套公式
当需要 “查 A 表不在 B 表的数据” 时，直接复制以下代码：
SELECT A.* FROM 表A A
LEFT JOIN 表B B ON A.关联字段 = B.关联字段
WHERE B.关联字段 IS NULL;
同事看到后的反应：
“你这 SQL 写得也太秀了吧！查询怎么突然快了 10 倍？”
额外福利：性能测试小技巧
想验证效果？试试用EXPLAIN关键字：
EXPLAIN SELECT * FROM tableA A WHERE A.Key NOT IN (...);
EXPLAIN SELECT A.* FROM tableA A LEFT JOIN tableB B ON...;
对比执行计划，你会看到 LEFT JOIN 的 “成本值” 低到感人！
最后提醒： 记得把这篇文章收藏 + 转发，下次写 SQL 再也不怕被 DBA 怼 “查询太慢” 啦～