mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接，而exists语句是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。exists与in性能的好坏不能一概而论，要根据表的大小，索引来决定。
一．
如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。
如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in：
例如：表A（小表），表B（大表）
1：
select * from A where cc in (select cc from B) 效率低，用到了A表上cc列的索引。
上面的查询首先会从B中查出所有的cc，因为B表是大表，所以会select cc from B会产生许多的cc（而且会全表扫描B表），然后这些cc值按照顺序一个一个从A表取出相应的记录，所以只会用到A表的索引，主要的开销在全表扫描B上。
select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) 效率高，用到了B表上cc列的索引。
上面的查询首先会全表扫描A，得到A的所有记录，然后用每条记录中的cc值作为查询条件在B表中查询，由于有索引，所以查询很快，避免的大表的全表扫描，只扫描了小表A，因此效率比较高。
2：
select * from B where cc in (select cc from A) 效率高，用到了B表上cc列的索引；
同样，上述查询只全表扫描了A，大表查询用的是索引。
select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc) 效率低，用到了A表上cc列的索引。
当A和B表在cc列上都没有索引时，in和exists都需要全表扫描A表和B表，查询速度差别不大。
not in 和not exists如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。
二．优化group by和order by
分组和排序算是mysql中比较消耗cpu的操作，当我们用explain工具来查看sql时，往往会看到Extra那一栏都会出现using temporary，using filesort（临时表和文件排序），因为得到的数据并非是已经分组的和排序的，需要额外的空间来进行分组排序，我们可以通过建立合适的索引来优化，因为索引是已经排序的。举例说明：
假设有表A，有如下几条数据：字段是a（主键），b，c，d。
a b c d
1 1 2 3
2 2 3 1
3 1 2 2
4 1 2 5
5 1 2 4
我们执行select * from A where b<2 order by d desc
因为b字段没有索引，所以需要全表扫描A，那么扫描过后得到数据
1 1 2 3
3 1 2 2
4 1 2 5
5 1 2 4
此时d字段是乱序的，那么mysql需要临时开辟一段内存空间（临时表）来保存扫描后的结果，然后对d字段进行排序（文件排序）。
如果我们在d字段加上索引，那么可以按照索引的顺序来扫描全表，扫描后的结果就是排序的结果。
d字段的索引是这样的：
5 4
4 5
3 1
2 3
1 2
上面每一行的前一个数是d字段的值，后一个字段为d字段所在行的主键a的值。按照d字段索引的顺序扫描全表，首先扫描a=4的行，发现这一行的b<2，满足条件，则保留
4 1 2 5
接下来扫描a=5的行，发现这一行的b<2，满足条件，则保留
4 1 2 5
5 1 2 4
。。。。。。。。。
接下来扫描a=2的行，发现这一行的b=2，不满足，则舍弃
4 1 2 5
5 1 2 4
1 1 2 3
3 1 2 2
扫描过后的记录就是符合条件的记录，不需要临时表和排序。对于gropup来说，也可以用这样的方法进行优化，因为字段已经排序，可以直接在获得的记录中进行分组计算。
三．
几个原则：
- 小表（记录在几万以内）查询，无论有无索引，查询性能相差不大。
- 和大表做join，关联字段上一定要加索引
- join操作一般用小表驱动大表
- 尽量不要使用like，regex，or
- 尽量不要在查询的列上做计算，如where length(detail)>15 detail字段的长度大于15，这种条件都会进行全表扫描，即使detail有索引。
- 尽量不给大字段做索引，比如 detail varchar(256)，这种索引耗费cpu，耗费空间，而且查询效率低。如果业务允许的话，可以建个前缀索引。