當在Hive SQL中使用NOT IN和NOT EXISTS時，性能差異主要取決于底層數據的組織方式、數據量大小、索引的使用情況以及具體查詢的復雜程度。下面是對這兩種方法的性能分析：

1. NOT IN：- 工作原理：NOT IN子查詢會逐個比較主查詢中的值是否存在于子查詢的結果集中。這可能導致性能下降，尤其是在子查詢返回大量結果時。 - 性能影響：NOT IN對數據量較小的情況可能效率較高，但是如果數據量較大，它需要對兩個表的所有值進行比較，這可能會導致性能問題。- NULL值處理：NOT IN在處理NULL值時需要格外小心，因為如果子查詢返回NULL值，主查詢不會匹配到任何結果。### 2. NOT EXISTS：- 工作原理：NOT EXISTS子查詢會在找到第一個匹配項后停止搜索，這使得它通常比NOT IN更高效，尤其在子查詢返回大量結果時。- 性能影響：NOT EXISTS通常在大型數據集上表現更好，因為它可以通過短路計算在找到第一個匹配項后停止搜索，而不需要比較所有的值。- NULL值處理：NOT EXISTS在處理NULL值時更加靈活，不受NULL值的影響，因此可以更可靠地處理包含NULL值的數據。### 總結：- 在大多數情況下，NOT EXISTS比NOT IN更有效率，特別是在處理大型數據集時。 - NOT EXISTS更適合處理包含NULL值的數據，因為它不受NULL值的影響。 - 盡管NOT EXISTS通常更高效，但在實際情況下，最好根據具體的數據情況和查詢需求進行測試和評估，以確定哪種方法更適合你的情況。綜上所述，NOT EXISTS通常是在Hive SQL中更好的選擇，但是在實際應用中，最好根據具體情況進行評估，以獲得最佳性能和準確性。