1, 2는 같은 sql 입니다.

not in 을 parsing 할때 옵티마이저는 내부적으로 <> 로 바꿉니다.

col between A and B 를  col >= A and col <= B 로 바꾸듯이...

또한, not in 에 복수개의 조건이 오면 or로 바꿉니다. (in 도 마찬가지)

1,2 vs 3은... 그때 그때 다르다고 밖에^^;

아시겠지만.. 부정형 비교는 인덱스를 사용할 수 없습니다.

국가코드에 인덱스가 있고, 01의 데이터가 전체 데이터의 대부분이라면 국가코드 in ('02', '02', '03', '04'.........'99' ) 가 인덱스를 활용하므로 더 빠릅니다.

하지만 국가코드의 데이터 분포가 고르거나 01의 데이터의 수가 적다면 국가코드로 인덱스를 타서 국가코드 in ('02', '02', '03', '04'.........'99' ) 보다는 not in 비교로 full scan을 하는것이 더 빠르지 않을까 합니다.^^;

in 으로 주고 힌트로 full scan을 유도 할 수도 있겠지요.

초보의 의견이었습니다^^;

도움이 되었기를...

속도는 데이타 분포도에 따라 달라질수 있기에

윗분말씀처럼 상황에 맞게 인덱스를 태우거나 안태우거나 잘 생각해서 하는게 낫고

상황이 어쩐지는 몰라도..

저 같으면 not exists를 쓸거 같네요...

not in 과 <> 과 같은 부정형은 인덱스를 사용하지 않습니다.

'A'가 아닌 것은 이라고하면 전 데이터를 모두 조회를 해야

알 수가 있기 때문입니다.

그래서 인덱스를 사용을 할려면 1,2번의 SQL은

in으로 대체하세요. in(국가코드)으로 사용을 하든지 아니면

select 국가코드, sum(인구수)

from 테이블

where not exists(select 'x' from 테이블 where 국가코드 = '01')

이렇게 바꿔어 보시든지요.

위의 같은 경우는 인덱스를 사용하지 않는게 좋을 것 같내요.

500만건 중에 국가코드가 01이 아닌것이라면

데이터 분포도를 보았을 때 풀스캔을 사용하는게 훨씬 좋을 것 같내요.

인덱스를 사용하면 비용이 너무 많이 들것 같내요.

in, not in은 or 로 분리되어 실행이 됩니다.

3번인 경우는 너무 많은 sql이 분리되어 실행이 되어야하기 때문에

안 좋을 것 같내요. 만약에 국가코드 02-99까지라면..

select 국가코드, sum(인구수)

from 테이블

where not exists(select 'x' from 테이블 where 국가코드 = '01')

이 방법이나 2번 SQL이 좋을 것 같내요.

한번 비용 테스트를 해보세요.

허접한 답변이라 미안스럽네요.