MySQL 5.6+ 对满足条件的 IN/EXISTS 子查询自动转为半连接优化，需用 EXPLAIN 检查 select_type；LEFT JOIN 后 WHERE 过滤 NULL 行会退化为 INNER JOIN，应移条件至 ON；标量子查询易致 O(N×M) 性能雪崩，宜改写为 JOIN + GROUP BY；EXISTS 比 IN 更安全高效，尤其含 NULL 时。
子查询在 WHERE 中被 MySQL 重写为关联时，性能未必差
MySQL 5.6+ 对很多 IN 和 EXISTS 子查询做了自动半连接（semi-join）优化，会把形如 SELECT * FROM t1 WHERE id IN (SELECT id FROM t2) 重写为等价的 JOIN 执行。是否触发该优化，取决于子查询是否满足“可物化”“无相关列”等条件。
实操建议：
- 用
EXPLAIN查看执行计划，重点看select_type字段：若显示DEPENDENT SUBQUERY，说明未优化；若为SIMPLE或出现FirstMatch/LooseScan，说明已转为半连接 - 避免在子查询中使用
ORDER BY、LIMIT或外部表字段（即相关子查询），否则大概率无法重写 - 对小结果集子查询（如
SELECT status FROM config WHERE key = 'mode'），直接内联比JOIN更轻量，MySQL 通常会自动物化为常量
LEFT JOIN 后加 WHERE 条件可能意外转成 INNER JOIN
这是最常踩的坑：写 LEFT JOIN t2 ON t1.id = t2.t1_id WHERE t2.status = 'active'，逻辑上想保留所有 t1 行、只过滤匹配的 t2，但 WHERE 会把 t2.status 为 NULL 的行全部剔除——实际效果等同于 INNER JOIN。
正确做法是把过滤条件移到 ON 子句：
SELECT t1.*, t2.name FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.id = t2.t1_id AND t2.status = 'active';
注意：ON 中的条件只影响连接行为，WHERE 中的条件作用于最终结果集。若需保留 t1 全量且只取特定 t2，必须用 ON 过滤；若真要排除 t1 中无匹配 t2 的记录，才用 WHERE。
子查询在 SELECT 列表中（标量子查询）极易引发性能雪崩
形如 SELECT id, (SELECT COUNT(*) FROM log WHERE log.user_id = user.id) AS cnt FROM user 是典型陷阱：MySQL 会为每一行 user 执行一次子查询，复杂度 O(N×M)，且无法利用 user.id 上的索引加速子查询内部扫描。
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优化方向明确：
- 改写为
LEFT JOIN ... GROUP BY，让聚合在连接后一次性完成 - 确保子查询中的关联字段（如
log.user_id）有索引，否则每次子查询都全表扫log - 若子查询结果稳定（如统计月活），考虑用物化视图或缓存表替代实时计算
EXISTS 比 IN 更适合检查存在性，尤其当子查询结果含 NULL
IN 遇到子查询返回 NULL 时，整个表达式结果为 UNKNOWN，导致行被过滤（即使其他条件为真）；而 EXISTS 只关心是否存在匹配行，不关心值是否为 NULL，语义更清晰、行为更可控。
示例对比：
SELECT * FROM t1 WHERE t1.id IN (SELECT t2.id FROM t2); -- 若 t2.id 有 NULL，整行失效 SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM t2 WHERE t2.id = t1.id); -- 安全
另外，EXISTS 在找到第一行匹配后即停止，而 IN 子查询可能需生成完整结果集再做哈希查找——对大数据集，EXISTS 常有更低延迟。
真正难处理的是多层嵌套相关子查询，它既难读又难优化，一旦出现，优先重构为 JOIN + GROUP BY 或临时表分步计算。
