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…

这取决于几个因素，包括正在运行的特定查询、数据库中的数据量。子查询首先运行内部查询，然后从结果集中再次过滤出实际结果。而在join中运行并产生结果。

最好的策略是同时测试连接解决方案和子查询解决方案，以获得优化的解决方案。

子查询能够动态地计算聚合函数。 例如，找到这本书的最低价格，并得到所有以这个价格出售的书。 1)使用子查询:

SELECT titles, price
FROM Books, Orders
WHERE price = 
(SELECT MIN(price)
 FROM Orders) AND (Books.ID=Orders.ID);

2)使用join

SELECT MIN(price)
     FROM Orders;
-----------------
2.99

SELECT titles, price
FROM Books b
INNER JOIN  Orders o
ON b.ID = o.ID
WHERE o.price = 2.99;

MySQL版本:5.5.28-0ubuntu0.12.04.2-log

在我的印象中，JOIN总是比MySQL中的子查询更好，但EXPLAIN是更好的判断方式。下面是一个子查询比join更好的例子。

这是我的查询与3个子查询:

EXPLAIN SELECT vrl.list_id,vrl.ontology_id,vrl.position,l.name AS list_name, vrlih.position AS previous_position, vrl.moved_date 
FROM `vote-ranked-listory` vrl 
INNER JOIN lists l ON l.list_id = vrl.list_id 
INNER JOIN `vote-ranked-list-item-history` vrlih ON vrl.list_id = vrlih.list_id AND vrl.ontology_id=vrlih.ontology_id AND vrlih.type='PREVIOUS_POSITION' 
INNER JOIN list_burial_state lbs ON lbs.list_id = vrl.list_id AND lbs.burial_score < 0.5 
WHERE vrl.position <= 15 AND l.status='ACTIVE' AND l.is_public=1 AND vrl.ontology_id < 1000000000 
 AND (SELECT list_id FROM list_tag WHERE list_id=l.list_id AND tag_id=43) IS NULL 
 AND (SELECT list_id FROM list_tag WHERE list_id=l.list_id AND tag_id=55) IS NULL 
 AND (SELECT list_id FROM list_tag WHERE list_id=l.list_id AND tag_id=246403) IS NOT NULL 
ORDER BY vrl.moved_date DESC LIMIT 200;

解释说明:

+----+--------------------+----------+--------+-----------------------------------------------------+--------------+---------+-------------------------------------------------+------+--------------------------+
| id | select_type        | table    | type   | possible_keys                                       | key          | key_len | ref                                             | rows | Extra                    |
+----+--------------------+----------+--------+-----------------------------------------------------+--------------+---------+-------------------------------------------------+------+--------------------------+
|  1 | PRIMARY            | vrl      | index  | PRIMARY                                             | moved_date   | 8       | NULL                                            |  200 | Using where              |
|  1 | PRIMARY            | l        | eq_ref | PRIMARY,status,ispublic,idx_lookup,is_public_status | PRIMARY      | 4       | ranker.vrl.list_id                              |    1 | Using where              |
|  1 | PRIMARY            | vrlih    | eq_ref | PRIMARY                                             | PRIMARY      | 9       | ranker.vrl.list_id,ranker.vrl.ontology_id,const |    1 | Using where              |
|  1 | PRIMARY            | lbs      | eq_ref | PRIMARY,idx_list_burial_state,burial_score          | PRIMARY      | 4       | ranker.vrl.list_id                              |    1 | Using where              |
|  4 | DEPENDENT SUBQUERY | list_tag | ref    | list_tag_key,list_id,tag_id                         | list_tag_key | 9       | ranker.l.list_id,const                          |    1 | Using where; Using index |
|  3 | DEPENDENT SUBQUERY | list_tag | ref    | list_tag_key,list_id,tag_id                         | list_tag_key | 9       | ranker.l.list_id,const                          |    1 | Using where; Using index |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | list_tag | ref    | list_tag_key,list_id,tag_id                         | list_tag_key | 9       | ranker.l.list_id,const                          |    1 | Using where; Using index |
+----+--------------------+----------+--------+-----------------------------------------------------+--------------+---------+-------------------------------------------------+------+--------------------------+

使用join的相同查询是:

EXPLAIN SELECT vrl.list_id,vrl.ontology_id,vrl.position,l.name AS list_name, vrlih.position AS previous_position, vrl.moved_date 
FROM `vote-ranked-listory` vrl 
INNER JOIN lists l ON l.list_id = vrl.list_id 
INNER JOIN `vote-ranked-list-item-history` vrlih ON vrl.list_id = vrlih.list_id AND vrl.ontology_id=vrlih.ontology_id AND vrlih.type='PREVIOUS_POSITION' 
INNER JOIN list_burial_state lbs ON lbs.list_id = vrl.list_id AND lbs.burial_score < 0.5 
LEFT JOIN list_tag lt1 ON lt1.list_id = vrl.list_id AND lt1.tag_id = 43 
LEFT JOIN list_tag lt2 ON lt2.list_id = vrl.list_id AND lt2.tag_id = 55 
INNER JOIN list_tag lt3 ON lt3.list_id = vrl.list_id AND lt3.tag_id = 246403 
WHERE vrl.position <= 15 AND l.status='ACTIVE' AND l.is_public=1 AND vrl.ontology_id < 1000000000 
AND lt1.list_id IS NULL AND lt2.tag_id IS NULL 
ORDER BY vrl.moved_date DESC LIMIT 200;

输出为:

+----+-------------+-------+--------+-----------------------------------------------------+--------------+---------+---------------------------------------------+------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys                                       | key          | key_len | ref                                         | rows | Extra                                        |
+----+-------------+-------+--------+-----------------------------------------------------+--------------+---------+---------------------------------------------+------+----------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | lt3   | ref    | list_tag_key,list_id,tag_id                         | tag_id       | 5       | const                                       | 2386 | Using where; Using temporary; Using filesort |
|  1 | SIMPLE      | l     | eq_ref | PRIMARY,status,ispublic,idx_lookup,is_public_status | PRIMARY      | 4       | ranker.lt3.list_id                          |    1 | Using where                                  |
|  1 | SIMPLE      | vrlih | ref    | PRIMARY                                             | PRIMARY      | 4       | ranker.lt3.list_id                          |  103 | Using where                                  |
|  1 | SIMPLE      | vrl   | ref    | PRIMARY                                             | PRIMARY      | 8       | ranker.lt3.list_id,ranker.vrlih.ontology_id |   65 | Using where                                  |
|  1 | SIMPLE      | lt1   | ref    | list_tag_key,list_id,tag_id                         | list_tag_key | 9       | ranker.lt3.list_id,const                    |    1 | Using where; Using index; Not exists         |
|  1 | SIMPLE      | lbs   | eq_ref | PRIMARY,idx_list_burial_state,burial_score          | PRIMARY      | 4       | ranker.vrl.list_id                          |    1 | Using where                                  |
|  1 | SIMPLE      | lt2   | ref    | list_tag_key,list_id,tag_id                         | list_tag_key | 9       | ranker.lt3.list_id,const                    |    1 | Using where; Using index                     |
+----+-------------+-------+--------+-----------------------------------------------------+--------------+---------+---------------------------------------------+------+----------------------------------------------+

rows列的比较表明了差异，使用join的查询使用的是using temporary;使用filesort。

当然，当我运行这两个查询时，第一个查询在0.02秒内完成，第二个查询甚至在1分钟后都没有完成，所以EXPLAIN正确地解释了这些查询。

如果我在list_tag表上没有INNER JOIN，即如果我删除

AND (SELECT list_id FROM list_tag WHERE list_id=l.list_id AND tag_id=246403) IS NOT NULL  

从第一个查询和相应的:

INNER JOIN list_tag lt3 ON lt3.list_id = vrl.list_id AND lt3.tag_id = 246403

从第二个查询开始，那么EXPLAIN为两个查询返回相同的行数，并且这两个查询的运行速度相同。

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。

子查询是解决“从A获取事实，以B的事实为条件”这种形式的问题的逻辑正确方法。在这种情况下，在子查询中插入B比进行连接更具逻辑意义。从实际意义上讲，它也更安全，因为您不必担心由于与B的多个匹配而从a获得重复的事实。

然而，实际上，答案通常归结于性能。当给出连接和子查询时，一些优化器会很糟糕，而另一些则相反，这是特定于优化器、特定于dbms版本和特定于查询的。

从历史上看，显式连接通常会胜出，因此已经建立的智慧是连接更好，但优化器一直在变得更好，因此我更喜欢先以逻辑一致的方式编写查询，然后在性能限制的情况下重新构造查询。