我要评论不推荐使用子查询和join的原因
在mysql中，不推荐使用子查询和join主要有以下原因：
- 性能问题：子查询执行时，mysql需创建临时表存储内层查询结果，查询完再删除，增加cpu和io资源消耗，易产生慢查询。join操作效率也较低，尤其数据量大时，性能难保证。
- 索引失效：子查询可能使索引失效，mysql会将查询转为联接执行，子查询不能先执行，若外表大，性能受影响。
- 查询优化器复杂度：子查询影响查询优化器判断，致执行计划不够优化。相比之下，联表查询更易被优化器理解和处理。
- 数据传输开销：子查询可能致大量不必要数据传输，每个子查询都需将结果返回给主查询。而联表查询可通过一次查询返回所有所需数据，减少数据传输开销。
- 维护成本：使用join写的sql语句，在修改表schema时较复杂，成本大，尤其系统大时，不易维护。
解决方案
针对这些问题，可采取以下解决方案：
- 应用层关联：在业务层单表查询出数据后，作为条件给下一个单表查询，减少数据库层负担。
- 使用in代替子查询：若子查询结果集小，可用“in”操作符查询，数据量小时，查询效率更高。
- 使用where exists：where exists比“in”更好，它检查子查询是否返回结果集，能明显提高查询速度。
- 改写为join：用join查询替代子查询，无需建立临时表，速度快，若查询中用索引，性能更好。
优化案例
案例1：查询所有有库存的商品信息
原始查询（使用子查询）：
select * from products where id in (select product_id from inventory where stock > 0);
此查询会导致查询速度慢，影响用户体验。
优化方案（使用exists）：
select * from products where exists (select 1 from inventory where inventory.product_id = products.id and inventory.stock > 0);
该优化方案可大幅提升查询速度，改善用户体验。
案例2：使用exists优化子查询
原始查询：
select * from orders where customer_id in (select customer_id from customers where country = 'usa');
使用exists代替in子查询可减少回表查询次数，提高查询效率。
案例3：使用join代替子查询
原始查询：
select * from orders where customer_id in (select customer_id from customers where country = 'usa');
使用join代替子查询可减少子查询开销，且更容易利用索引。
案例4：优化子查询以减少数据量
原始查询：
select * from orders where customer_id in (select customer_id from customers);
优化方案：
select * from orders where customer_id in (select customer_id from customers where active = 1);
限制子查询返回数据量，减少主查询需检查的行数，提高查询效率。
案例5：使用索引覆盖
原始查询：
select customer_id from customers where country = 'usa';
优化方案：
create index idx_country on customers(country); select customer_id from customers where country = 'usa';
为country字段创建索引，使子查询可直接在索引中找到数据，避免回表查询。
案例6：使用临时表优化复杂查询
原始查询：
select * from orders where customer_id in (select customer_id from customers where last_order_date > '2023-01-01');
优化方案：
create temporary table temp_customers as select customer_id from customers where last_order_date > '2023-01-01'; select * from orders where customer_id in (select customer_id from temp_customers);
对于复杂子查询，用临时表存储中间结果，简化查询并提高性能。
案例7：使用窗口函数替代子查询
原始查询：
select employee_id, salary, (select avg(salary) from employees where department_id = e.department_id) as avg_salary from employees e;
优化方案：
select employee_id, salary, avg(salary) over (partition by department_id) as avg_salary from employees;
用窗口函数替代子查询，提高查询效率。
案例8：优化子查询以避免全表扫描
原始查询：
select * from users where username in (select username from orders where order_date = '2024-01-01');
优化方案：
create index idx_order_date on orders(order_date); select * from users where username in (select username from orders where order_date = '2024-01-01');
为order_date字段创建索引，避免全表扫描，提高子查询效率。
案例9：使用limit子句限制子查询返回数据量
原始查询：
select * from orders where customer_id in (select customer_id from customers where country = 'usa');
优化方案：
select * from orders where customer_id in (select customer_id from customers where country = 'usa' limit 100);
用limit子句限制子查询返回数据量，减少主查询需处理数据量，提高查询效率。
案例10：使用join代替子查询以利用索引
原始查询：
select * from transactions where product_id in (select product_id from products where category = 'equity');
优化方案：
select t.* from transactions t join products p on t.product_id = p.product_id where p.category = 'equity';
用join代替子查询，并可更容易利用products表上category索引。
总结
这些案例展示了如何通过不同优化策略提升mysql查询性能，特别是在处理子查询时。以下是一些额外的优化建议：
- 创建合适的索引：经常用于
where和join的字段应建立索引，避免在低选择性的字段上建立索引（如性别字段）。 - 避免索引失效的情况：使用函数计算的字段不会使用索引，如
select * from orders where year(order_date) = 2023;应优化为select * from orders where order_date >= '2023-01-01';。 - 组合索引的最左前缀法则：确保查询条件从组合索引的最左列开始。
- 使用explain分析查询执行计划：通过
explain关键字可以帮助我们了解查询的执行计划，从而发现性能瓶颈。 - 优化查询语句：避免使用
select *，使用limit限制返回行数，重写子查询为join。 - 合理调整join buffer：在无索引或索引不可用的情况下，join buffer是优化block nested-loop join的关键，其大小直接影响外层表加载的行数和内层表的扫描效率。
通过这些优化策略，可以显著提升mysql查询性能，改善用户体验。
以上就是mysql不使用子查询的原因及优化案例的详细内容，更多关于mysql不使用子查询原因的资料请关注代码网其它相关文章！
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