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。

根据数据库的复杂性与开发人员的复杂性的不同，执行多次SELECT调用可能更简单。

尝试对JOIN和多个select运行一些数据库统计信息。看看在您的环境中，JOIN是否比SELECT更快/更慢。

然后，如果将其更改为JOIN将意味着额外的一天/一周/一个月的开发工作，我将坚持使用多个select

欢呼,

BLT

构造单独的查询和连接，然后计算每个查询的时间——没有什么比真实的数字更有帮助了。

然后更好的是在每个查询的开头添加“EXPLAIN”。这将告诉您MySQL使用了多少子查询来回答您的数据请求，以及每个查询扫描了多少行。

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。

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。

是的，使用join的查询会更快。虽然不知道要查询的表之间的关系、数据集的大小或主键的位置，但几乎不可能说速度有多快。

为什么不把这两种情况都测试一下，然后你就会确定……