查询存在一个表而不在另一个表中的数据记录的方法有很多，介绍其中4种：
1、方法一(仅适用单个字段)：使用 not in ,比较容易理解,缺点是效率低
如：select A.ID from A where A.ID not in (select ID from B)；
2、方法二(适用多个字段匹配)：使用 left join...on... , "B.ID isnull" 表示左连接之后在B.ID 字段为 null的记录。
如：select A.ID from A left join B on A.ID=B.ID where B.ID is null ；
3、方法三(适用多个字段匹配)
如：select * from B where (select count(1) as num from A where A.ID = B.ID) = 0；
4、方法四(适用多个字段匹配)
如：select * from A where not exists(select 1 from B where A.ID=B.ID)
总结：
方法一：第一种not in 场景使用子查询数据量小的情况。因为我子查询只有20w的数据。但是总表有100w。所以我使用not in的话我使用的是外表的索引所以数据较快。弊端。子查询里面不能存在null字段。如果有，那么你数据就会准。这种方式的实际情况其实是和字表做hash连接。
方法二：左连接：left join 或 left outer join
(1)左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值(null)。两表进行关联。数据量为两个表的笛卡尔积。返回左表的全部数据。右边不满足条件的为null。如果左表数据大的话，这样关联数据也不小。所以速度这么慢，属于正常。
方法四：第二种not in 场景使用子查询数据量小的情况。因为我子查询只有20w的数据。但是总表有100w。所以我使用not exists的话我使用的是子表的索引。但是我外表数据太大。所以导致速度变慢。本质:对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。
总结：
如果右表是子表，也就是说右表有多条记录匹配左表的话，那么展示的最终结果是多条记录和左表匹配。如下图展示
总结：left join 其实也就是匹配左表的过程，on条件后不应该加上左表的条件。
