JOIN通常比子查询更快，因其优化器执行计划更成熟、能更好利用索引和物理连接算法；但性能取决于写法、数据量、索引及优化器能力，需结合EXPLAIN分析并针对性优化。
多数情况下，JOIN 比子查询更快，但关键不在于“谁绝对快”，而在于具体写法、数据量、索引和数据库优化器的处理能力。
JOIN 通常更高效的原因
数据库优化器对 JOIN 的执行计划更成熟，能更好利用索引、做连接顺序优化、使用哈希连接或归并连接等物理算法。尤其是当关联字段有索引时，JOIN 往往能避免重复扫描。
- INNER JOIN 可以被优化器提前过滤，减少中间结果集
- 多表关联时，优化器可能重排 JOIN 顺序，选择代价最小的路径
- 现代数据库（如 PostgreSQL、SQL Server、MySQL 8.0+）对 JOIN 的统计信息和执行计划缓存更完善
子查询慢的常见场景
相关子查询（correlated subquery）最容易拖慢性能——它会在主表每一行上重复执行一次，相当于嵌套循环。比如：
SELECT name FROM users u WHERE age > (SELECT AVG(age) FROM users u2 WHERE u2.city = u.city);这个子查询依赖外层 u.city，每查一个用户就要算一次同城市平均年龄。
- 无索引的 WHERE 或 ON 条件会让子查询全表扫描多次
- SELECT 中的标量子查询（如 SELECT (SELECT …) FROM t）若未被优化为连接，也可能重复执行
- 某些旧版本 MySQL 对 IN 子查询支持较弱，会转成 NESTED LOOP
子查询反而更优的少数情况
并非所有子查询都慢。当逻辑天然适合“先过滤再关联”时，子查询可读性高且性能不差：
- 非相关子查询（如 SELECT * FROM t1 WHERE id IN (SELECT id FROM t2 WHERE status=1)），优化器常自动转为 SEMI-JOIN 或哈希过滤
- 用 EXISTS 替代 JOIN 做存在性判断，有时比 LEFT JOIN + IS NOT NULL 更轻量
- 复杂聚合后作为临时维度（如 SELECT * FROM orders JOIN (SELECT user_id, MAX(time) FROM log GROUP BY user_id) last_log …），子查询明确隔离计算边界
实际优化建议
别预设“用 JOIN 还是子查询”，先看执行计划（EXPLAIN），再结合数据特征调整：
- 对慢查询，用 EXPLAIN 看是否出现 “DEPENDENT SUBQUERY” 或全表扫描
- 给 JOIN 条件、子查询 WHERE 字段加索引，效果往往比改写语法更显著
- 大表关联优先考虑 JOIN；小结果集驱动大表时，把小集合用子查询物化（如 WITH 或派生表）可能更可控
- MySQL 5.7+ 和 PostgreSQL 支持子查询自动去相关化（de-correlation），但需确保统计信息准确（ANALYZE 表）
