MySQL中简单的select子查询中exsits的伪代码运作方式

以下只是我所做的一些简单的测试验证所得的结果，若有不对请指正。

select 显示的列 
from 表1
where exists (
    select * from 表2 where 条件表达式
)

可以看到，表1在外循环，表2在内循环，只要在内循环中至少有一次满足条件表达式，就输出表1的该行

rst = []                      # 存放select结果的列表，原为空
for i in 表1:                 # i是表1的每一行
    flag = False
    for j in 表2:             # j是表2的每一行
        if 条件表达式:        # 条件表达式是由i、j作比较组成的
            flag = True;      # 只要有一个条件满足就那么flag被设置为True
            break;
    # 只要有一个条件满足，那么这个表1的行记录就会被加入结果列表
    if flag:
        rst.push_back(i);

例如以下的MySQL语句：

select *
from tb_a 
where exists (
    select * from tb_b where tb_a.id = tb_b.id
);

它的伪代码如下：

rst = []
for i in 表1:
    flag = False
    for j in 表2:
        if i.id == j.id:
            flag = True;
            break;
    if flag:
        rst.push_back(i);

我在测试中使用了下面两张表：

我使用了四个测试用例，它们的mysql代码如下（它们仅仅是条件表达式不同）：

select * from tb_a
where exists (
    select * from tb_b where tb_a.empid = tb_b.empid
);

select * from tb_a
where exists (
    select * from tb_b where tb_a.empid = 'A101'
);

select * from tb_a
where exists (
    select * from tb_b where tb_b.sales > 305
);

select * from tb_a
where exists (
    select * from tb_b where tb_b.sales > 304
);

下面是我用来做测试写的python代码，而上面四个实例的对象条件表达式就在代码的注释中：

import pandas as pd

# 仅仅用于整齐输出
def show_table(lst, table):
    tmp = pd.Dataframe(lst, columns=table.columns);
    if not tmp.empty:
        print(tmp);
    else:
        print("No data");

# 模仿select-exists运作的伪代码
def select_exists(table1, table2):
    rst = []
    for _, i in table1.iterrows():
        flag = False;
        for _, j in table2.iterrows():
            # 条件表达式
            if i['empid'] == j['empid']: # tb_a.empid = tb_b.empid
            # if i['empid'] == 'A101':   # tb_a.empid = 'A101'
            # if j['sales'] > 304:       # tb_b.sales > 305
            # if j['sales'] > 305:       # tb_b.sales > 304
                flag = True;
                break;
        # 只要有一个条件满足，那么这个表1的行记录就会被加入结果列表
        if flag:
            rst.append(tuple(i));
    show_table(rst, table1);


if __name__ == "__main__":
    # 表1
    tb_a = pd.Dataframe(
        columns = [ 'empid', 'name', 'age'],
        data = [
            [ 'A101', '张三', 40],
            [ 'A102', '李四', 28],
            [ 'A103', '王五', 20],
            [ 'A104', '赵六', 19],
            [ 'A105', '杨甲', 19],
            [ 'A106', '张三', 17],
            [ 'A108', '张B', 31],
            [ 'A107', '杨A', 19]
        ]
    );

    # 表2
    tb_b = pd.Dataframe(
        columns=['empid', 'sales', 'month'],
        data = [
            [ 'A103', 101, 4 ],
            [ 'A102',  54, 5 ],
            [ 'A104', 181, 4 ],
            [ 'A101', 184, 4 ],
            [ 'A103',  17, 5 ],
            [ 'A101', 300, 5 ],
            [ 'A102', 205, 6 ],
            [ 'A104',  93, 5 ],
            [ 'A103',  12, 6 ],
            [ 'A107',  87, 6 ],
            [ 'A100', 305, 3 ]
        ]
    );

    select_exists(tb_a, tb_b);