我只是在考虑同样的问题，但我在FROM部分使用子查询。 我需要连接和查询大表，“从”表有2800万条记录，但结果只有128个这样小的结果大数据!我在它上面使用MAX()函数。

首先，我使用LEFT JOIN，因为我认为这是正确的方式，mysql可以优化等。 第二次只是为了测试，我重写了针对JOIN的子选择。

LEFT JOIN运行时:1.12s SUB-SELECT运行时间:0.06秒

子选择比连接快18倍!只是在chokito广告。subselect看起来很糟糕，但结果…

首先，为了比较这两个，首先你应该区分查询和子查询:

一个子查询类，它总是使用连接编写相应的等效查询 不能使用连接重写的子查询类

对于第一类查询，一个好的RDBMS将把联接查询和子查询视为等效的，并将产生相同的查询计划。

现在甚至mysql也这么做了。

尽管如此，有时它并不会，但这并不意味着连接总是会赢-我有在mysql中使用子查询提高性能的情况。(例如，如果有一些东西阻止mysql计划器正确估计成本，如果计划器没有看到连接变量和子查询变量相同，那么子查询可以通过强制某个路径来优于连接)。

结论是，如果您想确定哪一种查询性能更好，就应该同时测试连接和子查询变量。

对于第二个类，比较没有意义，因为这些查询不能使用连接重写，在这种情况下，子查询是完成所需任务的自然方式，您不应该歧视它们。

摘自MySQL手册(13.2.10.11将子查询重写为连接):

LEFT [OUTER] JOIN可以比等效的子查询更快，因为服务器可以更好地优化它——这不是MySQL服务器独有的事实。

所以子查询可能比LEFT [OUTER] JOIN慢，但在我看来，它们的优势是可读性略高。

我认为在引用的答案中没有强调的是重复的问题和可能由特定(使用)案例引起的有问题的结果。

(尽管马塞洛·坎托斯提到过)

我将引用斯坦福大学Lagunita SQL课程的例子。

学生表

+------+--------+------+--------+
| sID  | sName  | GPA  | sizeHS |
+------+--------+------+--------+
|  123 | Amy    |  3.9 |   1000 |
|  234 | Bob    |  3.6 |   1500 |
|  345 | Craig  |  3.5 |    500 |
|  456 | Doris  |  3.9 |   1000 |
|  567 | Edward |  2.9 |   2000 |
|  678 | Fay    |  3.8 |    200 |
|  789 | Gary   |  3.4 |    800 |
|  987 | Helen  |  3.7 |    800 |
|  876 | Irene  |  3.9 |    400 |
|  765 | Jay    |  2.9 |   1500 |
|  654 | Amy    |  3.9 |   1000 |
|  543 | Craig  |  3.4 |   2000 |
+------+--------+------+--------+

应用表

(向特定大学及专业申请)

+------+----------+----------------+----------+
| sID  | cName    | major          | decision |
+------+----------+----------------+----------+
|  123 | Stanford | CS             | Y        |
|  123 | Stanford | EE             | N        |
|  123 | Berkeley | CS             | Y        |
|  123 | Cornell  | EE             | Y        |
|  234 | Berkeley | biology        | N        |
|  345 | MIT      | bioengineering | Y        |
|  345 | Cornell  | bioengineering | N        |
|  345 | Cornell  | CS             | Y        |
|  345 | Cornell  | EE             | N        |
|  678 | Stanford | history        | Y        |
|  987 | Stanford | CS             | Y        |
|  987 | Berkeley | CS             | Y        |
|  876 | Stanford | CS             | N        |
|  876 | MIT      | biology        | Y        |
|  876 | MIT      | marine biology | N        |
|  765 | Stanford | history        | Y        |
|  765 | Cornell  | history        | N        |
|  765 | Cornell  | psychology     | Y        |
|  543 | MIT      | CS             | N        |
+------+----------+----------------+----------+

让我们试着找出申请计算机科学专业的学生的平均绩点(不论大学)

使用子查询:

select GPA from Student where sID in (select sID from Apply where major = 'CS');

+------+
| GPA  |
+------+
|  3.9 |
|  3.5 |
|  3.7 |
|  3.9 |
|  3.4 |
+------+

这个结果集的平均值是:

select avg(GPA) from Student where sID in (select sID from Apply where major = 'CS');

+--------------------+
| avg(GPA)           |
+--------------------+
| 3.6800000000000006 |
+--------------------+

使用连接:

select GPA from Student, Apply where Student.sID = Apply.sID and Apply.major = 'CS';

+------+
| GPA  |
+------+
|  3.9 |
|  3.9 |
|  3.5 |
|  3.7 |
|  3.7 |
|  3.9 |
|  3.4 |
+------+

该结果集的平均值:

select avg(GPA) from Student, Apply where Student.sID = Apply.sID and Apply.major = 'CS';

+-------------------+
| avg(GPA)          |
+-------------------+
| 3.714285714285714 |
+-------------------+

It is obvious that the second attempt yields misleading results in our use case, given that it counts duplicates for the computation of the average value. It is also evident that usage of distinct with the join - based statement will not eliminate the problem, given that it will erroneously keep one out of three occurrences of the 3.9 score. The correct case is to account for TWO (2) occurrences of the 3.9 score given that we actually have TWO (2) students with that score that comply with our query criteria.

在某些情况下，除了性能问题，子查询似乎是最安全的方法。

根据我的观察，就像两种情况，如果一个表的记录少于10万条，那么连接将工作得很快。

但是如果一个表有超过100,000条记录，那么子查询是最好的结果。

我有一个表，其中有500,000条记录，我在查询下面创建了它，它的结果时间是

SELECT * 
FROM crv.workorder_details wd 
inner join  crv.workorder wr on wr.workorder_id = wd.workorder_id;

结果:13.3秒

select * 
from crv.workorder_details 
where workorder_id in (select workorder_id from crv.workorder)

结果:1.65秒

使用EXPLAIN查看数据库如何对数据执行查询。这个答案中有一个很大的“视情况而定”……

PostgreSQL可以将子查询重写为连接，或将连接重写为子查询，如果它认为其中一个比另一个快。这完全取决于数据、索引、相关性、数据量、查询等。