proc sort data=rawdata; by symbol;
proc sort data=symlist; by symbol;
DATA mydata;
        MERGE rawdata symlist (in=a);
        BY symbol;
        if a;
RUN;

谢谢你的回答，不过我可能要说一下rawdata这个dataset的详细情况。
rawdata来自在另一个硬盘上，按照date排列的文件集。每150日时长的文件读取需要一个小时（如果不用where语句限制的话），而我要读十几年的数据。事实上，我是用set语句里的open=defer这个选项把原来的文件读取出来并合并成一个新的dataset，叫做rawdata。
所以如果不直接在where里限制symbol，而是用sql、merge或者其他proc对rawdata进行预处理都会要很久。

proc sql;
   create table mydata as select *
   from rawdata
   where symbol in (select symbol from symlist);
quit;

这会不会快一点  

Hash Object可能会有帮助，代码如下，当你的symlist越大的时候，这种方法的运行速度比使用SQL越有优势。比如使用Hash的办法，下面的代码在我的机器上运行时间Real Time：42.17 seconds，CPU Time：19.26 seconds，使用上贴中SQL办法，运行时间Real Time：53.14 seconds, CPU Time: 28.24 seconds.
其实无论怎么设计方法，最后还是要把整个rawdata一行一行执行一遍，这部分才是最消耗时间的，我们公司也经常处理非常大的data，通常的办法是把大data拷贝到固态硬盘（SSD）上，在SSD上读写速度比普通硬盘都会快很多。比如说我们之前一个大data，在普通硬盘上光读的就需要40多分钟，后来改到在SSD硬盘上，读数据的时间只需要1分半钟，大大提高工作效率。希望我的解答对你有帮助。

/* Create a Fake Symbol Data*/
data symlist;
        do symbol = 1 to 1000;
                output;
        end;
run;
  
%let seed = 20170403;

/*Create a Fake Large Data*/
data rawdata;
        mindate = "01JAN2002"d;
        maxdate = "01JAN2017"d;
        range = maxdate - mindate + 1;
        do i = 1 to 1e8;
                symbol = ceil(5000 * ranuni(&seed));
                date = mindate + ceil(ranuni(&seed)*range);
                format date date9.;
                output;
        end;
        keep symbol date;
run;

data select;
        if _N_ = 1 then do;
                declare hash h(dataset:"symlist");
                h.definekey('symbol');
                h.definedone();
        end;
        set rawdata;
        if h.find() = 0 then do;
                output;
        end;
run;

symbol 不太多可以用宏
一般多用hash
非常多的话就别用sas了

楼上说转到SSD的话，除非数据要许多次读写，否则一次全量IO的开销未必合算。