join比子查询更快，因数据库优化器对join有成熟支持，而相关子查询易触发嵌套循环；in遇null返回unknown，exists更安全高效；标量子查询应避免，优先用left join或窗口函数；复杂子查询可物化为临时表或cte。
子查询写成 JOIN 为什么更快
因为大多数数据库对 JOIN 有成熟的执行计划优化器支持，而相关子查询（尤其是 WHERE ... IN (SELECT ...) 或 WHERE col = (SELECT ...)）容易触发嵌套循环，每行主表数据都执行一次子查询。MySQL 5.6+、PostgreSQL、SQL Server 都会尝试自动重写，但不保证成功——尤其当子查询含 GROUP BY、LIMIT 或引用外部列时，优化器直接放弃重写。
实操建议：
- 把
WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE status = 'paid')改成INNER JOIN orders ON t.id = orders.user_id WHERE orders.status = 'paid' - 如果子查询只返回单值且必须关联，优先用
LEFT JOIN+ON条件，避免= (SELECT ...)这类标量子查询 - 注意
JOIN可能放大主表行数（如一对多），加DISTINCT或用EXISTS替代时要验证语义是否一致
EXISTS 比 IN 更安全也更高效
IN 在遇到子查询结果含 NULL 时整体返回空（SQL 标准规定：1 IN (1, NULL) 是 UNKNOWN，不是 TRUE），而 EXISTS 不受 NULL 影响，且通常能走半连接（semi-join）优化，提前终止匹配。
常见错误现象：
- 用
WHERE id IN (SELECT user_id FROM logs)查不到数据，但logs表里明明有记录——大概率是user_id列存在NULL - 子查询带
ORDER BY或LIMIT，IN会强制物化全部结果，EXISTS只需找到一行就停
实操建议：
- 替换
IN为EXISTS时，把子查询改写成相关子查询：WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.id AND o.status = 'shipped') -
SELECT 1是习惯写法，实际数据库不查字段值，只判断是否存在；写SELECT *也没问题，但别写SELECT long_text_col
WHERE 中的标量子查询（= SELECT …）怎么避免
这种写法最危险：数据库必须对主表每一行都执行一次子查询，无法并行，也不能利用索引下推。哪怕子查询本身很快，放大 N 倍后就是瓶颈。
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使用场景：
- 报表中需要显示「每个用户的最新订单时间」，误写成
SELECT name, (SELECT MAX(created_at) FROM orders WHERE user_id = u.id) AS last_order FROM users u - ETL 中补全维度字段，比如根据
category_id查category_name，却没建关联表
实操建议：
- 优先走
LEFT JOIN+ 聚合或窗口函数，例如用ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC)预先标记最新订单 - 实在要用标量子查询，确保子查询里的关联字段（如
user_id）在子表上有索引，且类型严格一致（INT对INT，别让数据库隐式转BIGINT） - PostgreSQL 可考虑用
LATERAL JOIN，MySQL 8.0+ 可用WITH子句预计算，但别嵌套太深
子查询结果集大时，临时表比反复执行更稳
当子查询逻辑复杂、涉及多表关联或聚合，又要在多个地方复用（比如主查询 + ORDER BY + HAVING），每次执行都重复计算，CPU 和 I/O 压力翻倍。
性能影响：
- MySQL 的
CREATE TEMPORARY TABLE默认走内存引擎，但结果超tmp_table_size会落磁盘，反而更慢 - PostgreSQL 的
WITH（CTE）默认不物化，除非加MATERIALIZED（v12+），否则可能被内联展开，失去复用效果
实操建议：
- 先用
EXPLAIN看原语句是否多次执行同一子查询（看执行计划中相同SELECT出现次数） - MySQL：显式建临时表
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_orders AS SELECT user_id, MAX(amount) AS max_amt FROM orders GROUP BY user_id，再JOIN它 - PostgreSQL：明确写
WITH tmp AS MATERIALIZED (SELECT ...)，别依赖默认行为
真正难的是判断“什么时候该拆”——不是所有子查询都要优化，先 EXPLAIN ANALYZE，看子查询是否占总耗时 30% 以上，再动手。索引没建对，优化子查询只是白忙。
