实际上，我自己也在寻找这个问题的答案，在阅读了给出的答案后，我只能同意比较DB查询性能的最佳方法是获得真实世界的数字，因为有太多的变量需要考虑，但是，我也认为比较它们之间的数字在几乎所有情况下都不会有好的结果。我的意思是，这些数字应该始终与一个可接受的数字进行比较，而绝对不是相互比较。

我可以理解，如果一种查询方式需要0.02秒，而另一种需要20秒，这是一个巨大的差异。但是，如果一种查询方式需要0.0000000002秒，而另一种需要0.0000002秒呢?在这两种情况下，一种方式比另一种方式快1000倍，但在第二种情况下，它真的仍然“惊人”吗?

就我个人而言，底线是:如果它表现良好，就寻求简单的解决方案。

这个问题很老了，但是缺少一些基准。我对比了JOIN的两个竞争对手:

N + 1查询 2个查询，第二个查询使用WHERE IN(…)或等价的

结果很明显:在MySQL上，JOIN要快得多。N+1个查询会大大降低应用程序的性能:

也就是说，除非您选择了大量指向极少数不同的外部记录的记录。下面是极端情况下的基准测试:

在典型的应用程序中，这种情况不太可能发生，除非您正在连接一对多的关系，在这种情况下，外键在另一个表上，并且您多次复制主表数据。

导读:

对于*对1关系，总是使用JOIN 对于*对多的关系，第二个查询可能更快

更多信息请参阅我在Medium上的文章。

就吞吐量而言，它会更快吗?可能。但它也可能一次锁定更多的数据库对象(取决于您的数据库和模式)，从而降低并发性。根据我的经验，人们经常被“更少的数据库往返”的说法所误导，而在现实中，在大多数OLTP系统中，数据库位于同一个LAN上，真正的瓶颈很少是网络。

真正的问题是:这些记录是一对一的关系还是一对多的关系?

TLDR回答:

如果是一对一，则使用JOIN语句。

如果一对多，则在服务器端代码优化中使用一个(或多个)SELECT语句。

为什么以及如何使用SELECT进行优化

基于一对多关系对大型记录组进行SELECT'ing(使用多个查询而不是连接)可产生最佳效率，因为JOIN'ing存在指数级内存泄漏问题。获取所有数据，然后使用服务器端脚本语言将其分类:

SELECT * FROM Address WHERE Personid IN(1,2,3);

结果:

Address.id : 1            // First person and their address
Address.Personid : 1
Address.City : "Boston"

Address.id : 2            // First person's second address
Address.Personid : 1
Address.City : "New York"

Address.id : 3            // Second person's address
Address.Personid : 2
Address.City : "Barcelona"

在这里，我将在一个select语句中获取所有记录。这比JOIN要好，JOIN每次只获取一小组这样的记录，作为另一个查询的子组件。然后我用服务器端代码解析它，看起来像……

<?php
    foreach($addresses as $address) {
         $persons[$address['Personid']]->Address[] = $address;
    }
?>

何时不使用JOIN进行优化

与多个SELECT语句相比，基于与单个记录的一对一关系连接一大组记录可以产生最佳效率，这些SELECT语句一个接一个地只获得下一个记录类型。

但是JOIN在获取一对多关系的记录时效率很低。

示例:数据库Blogs有3个感兴趣的表，Blogpost、Tag和Comment。

SELECT * from BlogPost
LEFT JOIN Tag ON Tag.BlogPostid = BlogPost.id
LEFT JOIN Comment ON Comment.BlogPostid = BlogPost.id;

如果有1篇博文，2个标签，2条评论，你会得到这样的结果:

Row1: tag1, comment1,
Row2: tag1, comment2,
Row3: tag2, comment1,
Row4: tag2, comment2,

注意每个记录是如何复制的。2个注释和2个标签等于4行。如果我们有4个注释和4个标签呢?不是8行，而是16行:

Row1: tag1, comment1,
Row2: tag1, comment2,
Row3: tag1, comment3,
Row4: tag1, comment4,
Row5: tag2, comment1,
Row6: tag2, comment2,
Row7: tag2, comment3,
Row8: tag2, comment4,
Row9: tag3, comment1,
Row10: tag3, comment2,
Row11: tag3, comment3,
Row12: tag3, comment4,
Row13: tag4, comment1,
Row14: tag4, comment2,
Row15: tag4, comment3,
Row16: tag4, comment4,

添加更多的表、更多的记录等，问题将迅速膨胀到数百行，其中大部分都是冗余数据。

这些复制品多少钱?内存(在SQL服务器和试图删除重复项的代码中)和网络资源(在SQL服务器和代码服务器之间)。

来源:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/nested-join-optimization.html;https://dev.mysql.com/doc/workbench/en/wb-relationship-tools.html

是否应该使用连接首先是关于连接是否有意义。只有在这种情况下，性能才会被考虑，因为几乎所有其他情况都会导致明显更差的性能。

性能差异很大程度上取决于所查询信息的相关性。联接是有用的，当数据相关且索引正确时，联接速度很快，但它们通常会导致一些冗余，有时结果比需要的多。如果您的数据集不是直接相关的，那么将它们放在一个查询中将导致所谓的笛卡尔积(基本上是所有可能的行组合)，这几乎不是您想要的结果。

这通常是由多对一对多关系引起的。例如，HoldOffHunger的回答提到了一个关于帖子、标签和评论的查询。评论与一篇文章相关，标签也是如此。但是标签与注释无关。

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在这种情况下，最好至少有两个独立的查询。如果您试图连接标记和注释，因为两者之间没有直接的关系，您最终会得到标记和注释的所有可能组合。许多*许多=许多许多。除此之外，由于帖子和标签是不相关的，您可以并行执行这两个查询，从而获得潜在的收益。

让我们考虑一个不同的场景:您希望将评论附加到一篇文章，以及评论者的联系信息。

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 | username |     | user_id    |     | ...     |
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This is where you should consider a join. Aside from being a much more natural query, most database systems (including MySQL) have lots of smart people put lots of hard work into optimizing queries just like it. For separate queries, since each query depends on the results of the previous one, the queries can't be done in parallel, and the total time becomes not just the actual execute time of the queries, but also the time spent fetching results, sifting through them for IDs for the next query, linking rows together, etc.

对于内部连接，单个查询是有意义的，因为您只获得匹配的行。 对于左连接，多个查询要好得多……看看下面我做的基准测试:

5个join的单个查询 查询:8.074508秒 结果大小:2268000 一行5个查询 组合查询时间:0.00262秒 结果大小:165 (6 + 50 + 7 + 12 + 90)

.

注意，我们在这两种情况下得到了相同的结果(6 x 50 x 7 x 12 x 90 = 2268000)

左连接使用指数级的冗余数据内存。

如果只连接两个表，内存限制可能没有那么糟糕，但通常是三个或三个以上，因此值得进行不同的查询。

顺便说一句，我的MySQL服务器就在我的应用服务器旁边…所以连接时间可以忽略不计。如果您的连接时间以秒为单位，那么可能会有好处

弗兰克