来取数据
select a.id,a.workflowid,a.operator ,a.stepid
from dbo.[[zping.com]]] a where exists
(select ‘X‘ from workflowbase b where a.workflowid=b.id)
and operator=‘4028814111ad9dc10111afc134f10041‘
执行结果：
(1327 行受影响)
表 ‘[zping.com]‘。扫描计数 1，逻辑读取 1339 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 ‘workflowbase‘。扫描计数 1，逻辑读取 291 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
这里两着的IO次数，EXISTS比inner join少 2个IO， 对比执行计划成本不一样， 看看两着的差异：
这时我们发现使用EXISTS要比inner join效率稍微高一下。
2，使用Exists代替 in
要求：编写workflowbase表中id不在表中dbo.[[zping.com]]]的行：
一般的写法：
select * from workflowbase
where id not in (
select a.workflowid
from dbo.[[zping.com]]] a )
执行结果:
(1 行受影响)
表 ‘Worktable‘。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 ‘[zping.com]‘。扫描计数 5，逻辑读取 56952 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 ‘workflowbase‘。扫描计数 3，逻辑读取 1589 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 ‘Worktable‘。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
使用Existsl来写：
select * from workflowbase b
where not exists(
select ‘X‘
from dbo.[[zping.com]]] a where a.workflowid=b.id )
看看执行结果
(1 行受影响)
表 ‘Worktable‘。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 ‘[zping.com]‘。扫描计数 3，逻辑读取 18984 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 ‘workflowbase‘。扫描计数 3，逻辑读取 1589 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
两个io的差距：56952+1589=58541次 （使用IN)
18984+1589=20573次 (使用Exists）
使用exists是in的2.8倍，查询性能提高很大。
EXISTS 使查询更为迅速，因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后，立刻返回结果。
SQL优化--使用 EXISTS 代替 IN 和 inner join来选择正确的执行计划
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