结论：sql中筛选不在列表里的数据可用not in、not exists、left join或临时表，大数据量需注意性能。not in简单直接但效率可能不足，尤其大列表；not exists通常性能更优，尤其子查询数据多时；left join通过连接临时表筛选为空的行；创建临时表存储排除值可提升复用效率；not in在有索引且无null值时仍可用，但可能失效；not exists理论上避免全表扫描，实际性能取决于数据库优化器；选择方法时应根据数据量、索引和场景决定；此外还可考虑not between或数组函数等其他方法。
直接说结论：SQL里筛选不在某个列表里的数据，除了用NOT IN，还可以考虑NOT EXISTS、LEFT JOIN 或者临时表，大数据量时尤其要注意性能优化。
解决方案：
最常见的办法是NOT IN，简单直接，但效率嘛，有时候不太给力，尤其列表贼大的时候。
SELECT * FROM your_table WHERE column_name NOT IN (value1, value2, value3, ...);
NOT EXISTS通常来说性能会更好一些，尤其是在子查询返回大量数据时。它会检查主查询中的每一行是否在子查询中存在，不存在则返回。
SELECT * FROM your_table t1
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1 FROM (SELECT 'value1' AS val UNION ALL SELECT 'value2' UNION ALL SELECT 'value3') t2
WHERE t1.column_name = t2.val
);LEFT JOIN 也是一个思路。左连接你的表和一个包含要排除值的临时表，然后筛选右表为空的行。
SELECT t1.* FROM your_table t1 LEFT JOIN (SELECT 'value1' AS val UNION ALL SELECT 'value2' UNION ALL SELECT 'value3') t2 ON t1.column_name = t2.val WHERE t2.val IS NULL;
如果排除列表是固定的，而且经常用到，可以考虑创建一个临时表或者永久表，把这些排除值放进去，然后用NOT EXISTS或者LEFT JOIN来做。
-- 创建临时表（如果不需要长期保存）
CREATE TEMP TABLE excluded_values (val VARCHAR(255));
INSERT INTO excluded_values (val) VALUES ('value1'), ('value2'), ('value3');
-- 使用NOT EXISTS
SELECT * FROM your_table t1
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM excluded_values t2 WHERE t1.column_name = t2.val);
-- 或者使用LEFT JOIN
SELECT t1.*
FROM your_table t1
LEFT JOIN excluded_values t2 ON t1.column_name = t2.val
WHERE t2.val IS NULL;
-- 记得清理临时表 (如果是临时表)
-- DROP TABLE excluded_values;NOT IN性能问题：索引失效？
很多人说NOT IN会导致索引失效，这其实不完全准确。如果column_name列有索引，且NOT IN列表中的值不是NULL，那么索引通常是可以利用的。但如果列表中包含NULL值，或者数据库的优化器认为全表扫描更有效，那么索引就可能失效。所以，尽量避免在NOT IN中使用NULL值。
大数据量下，NOT EXISTS一定比NOT IN好吗？
理论上，NOT EXISTS在某些情况下性能确实更好，因为它避免了NOT IN可能产生的全表扫描。但实际情况取决于数据量、索引、数据库版本以及优化器的决策。最佳实践是针对你的具体数据和查询，使用不同的方法进行性能测试，选择最快的一种。
如何选择：NOT IN vs NOT EXISTS vs LEFT JOIN？
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NOT IN: 简单易懂，适合小列表。 -
NOT EXISTS: 适合子查询返回大量数据，或者需要更精确的控制。 -
LEFT JOIN: 在某些情况下可能比NOT EXISTS更快，尤其是在连接条件比较简单的情况下。
除了以上方法，还有没有其他奇技淫巧？
有！比如，如果排除列表的值是连续的整数，可以考虑使用NOT BETWEEN。
SELECT * FROM your_table WHERE column_name NOT BETWEEN 100 AND 200;
再比如，如果你的数据库支持数组类型，可以将排除列表转换成数组，然后使用数据库提供的数组操作函数。
-- PostgreSQL 示例 SELECT * FROM your_table WHERE column_name <> ALL (ARRAY['value1', 'value2', 'value3']);
总而言之，SQL查询优化是一个需要不断尝试和学习的过程。没有银弹，只有最适合你的方案。
