| TABLE ACCESS FULL| B | 499 | 6986 | | 5 (0)| 00:00:01 |

------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 -access("A"."OBJECT_NAME"="B"."OBJECT_NAME")

3.2 小表B驱动

SQL> select count(*) from a where exists(select 1 from b wherea.object_name=b.object_name);

COUNT(*)

----------

15968

1 row selected.

Elapsed: 00:00:00.29

Execution Plan

----------------------------------------------------------

Plan hash value: 894329177

------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECTSTATEMENT | | 1 | 39 | 13006 (1)| 00:00:01 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 39 | | |

|* 2 | HASH JOIN RIGHT SEMI| | 27474 | 1046K| 13006 (1)| 00:00:01 |

| 3 | TABLE ACCESS FULL | B | 499 | 6986 | 5 (0)| 00:00:01 |

| 4 | TABLE ACCESS FULL | A | 2850K| 67M| 12992 (1)| 00:00:01 |

------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - access("A"."OBJECT_NAME"="B"."OBJECT_NAME")

--还是发现小表作为驱动表快，小表为驱动29毫秒，大表A为驱动表，执行时间2.47秒

结论：

1 发现不管用大表还是小表还是大表作为驱动表，exists执行效率都比in要高。

2 不管使用exits还是in，oracle优化器默认都使用了hash join进行了连接处理。

3 不管使用exits还是in，经测试证明小表作为驱动表，效率更优

4 oracle优化器默认使用小表作为驱动表，说明优化器判断准确，符合预期

1 可以看到测试中的结果都使用了hash join，相当于在连接键上创建了一个索引，加快了处理速度，in语句也同样获益。

2 可以发现in后的结果集要比exits后的结果集大，这是导致exists效率高的一个主要原因，本例例外（b表完全是a表的子集）。

3 in后面的结果集需要首先查询计算出来，然后进行散列连接，最后执行主查询，时间长

exists后面的结果集直接实现了散列连接，和主查询同步进行连接，存在就返回相应数据，处理步骤少，处理时间短，再结合第二条处理比in节省资源。

其实很简单，在内表，也就是被驱动表上的相关列上创建索引，经过测试，exists的效率为2毫秒，相对没有索引的情况，速度提高100倍以上，这里不再列出加索引的测试。