一个选项使用 not exists 以及 values() :

select t.*
from mytable t
where not exists (
    select 1
    from (values(n1), (n2), (n3), (n4), (n5), (n6)) x(n)
    where n in (3, 19)
)

当列表中的列和/或值的数量增加时，这比原始查询的伸缩性更好—尽管这不一定更有效。
db小提琴演示：

Id | n1 | n2 | n3 | n4 | n5 | n6
--: | -: | -: | -: | -: | -: | -:
103 |  6 | 12 | 25 | 27 | 28 | 33

您的筛选器很好，但您可能会发现编写为：

where 3 not in (n1, n2, n3, n4, n5, n6) and
      19 not in (n1, n2, n3, n4, n5, n6)

因为引用的所有六列都是不等式，所以无法真正提高性能。您可以修复数据模型，使列位于单独的行中，从而允许使用索引。

将不需要的值集放入cte中，并使用except运算符
正如其他人所指出的，数据模型并不理想。
来解决这个问题 NOT IN 过滤效率低下，您可以像这样使用except操作符：

--sample data
   WITH smple ( id, n1, n2, n3, n4, n5, n6) AS
    ( SELECT 100, 3, 10, 26, 31, 35, 39
    union all
    select 101,1,3,11,22,36,40
    union all
    select
    102,10,19,20,30,39,40
    union all
    select
    103,6,12,25,27,28,33
    ),
--end sample data
    not_vals (n) as (select 3 union all select 19 ) 
    SELECT
        s.*
    FROM
        smple s
    EXCEPT 
    SELECT
        s.*
    FROM
        smple s join not_vals nv on
                nv.n IN ( s.n1, s.n2, s.n3, s.n4, s.n5, s.n6)
     ;

从性能的Angular 来看可以使用的各种方法的效率是很有趣的。
最终的解决方案应该具有良好的性能，因此相关子查询可能不会提供这种性能。
下面是一个相关子查询：

--sample data
with smple ( id, n1, n2, n3, n4, n5, n6) AS
( SELECT 100, 3, 10, 26, 31, 35, 39
union all
select 101,1,3,11,22,36,40
union all
select
102,10,19,20,30,39,40
union all
select
103,6,12,25,27,28,33
),
--end sample data
not_vals (n) as (select 3 union all select 19 ) 
SELECT
    s.*
FROM
    smple s
WHERE
    NOT EXISTS (
        SELECT 1 FROM not_vals nv
        WHERE
            nv.n IN ( s.n1, s.n2, s.n3, s.n4, s.n5, s.n6)
    )
;