Question

数据库(比如MYSQL) ,表连结查询与子查询哪个效率高些? 为什么

Answer 1

in子查询、exists子查询、连接，效率的探讨

以下是SQL的帮助 （高级查询优化概念）
Microsoft® SQL Server™ 2000 使用内存中的排序和哈希联接技术执行排序、交集、联合、差分等操作。SQL Server 利用这种类型的查询计划支持垂直表分区，有时称其为分列存储。

SQL Server 使用三种类型的联接操作：
嵌套循环联接
合并联接
哈希联接
如果一个联接输入很小（比如不到 10 行），而另一个联接输入很大而且已在其联接列上创建索引，则索引嵌套循环是最快的联接操作，因为它们需要最少的 I/O 和最少的比较。有关嵌套循环的更多信息，请参见了解嵌套循环联接。

如果两个联接输入并不小但已在二者联接列上排序（例如，如果它们是通过扫描已排序的索引获得的），则合并联接是最快的联接操作。如果两个联接输入都很大，而且这两个输入的大小差不多，则预先排序的合并联接提供的性能与哈希联接相似。然而，如果两个输入的大小相差很大，则哈希联接操作通常快得多。有关更多信息，请参见了解合并联接。

哈希联接可以有效处理很大的、未排序的非索引输入。它们对复杂查询的中间结果很有用，因为：

中间结果未经索引（除非已经显式保存到磁盘上然后创建索引），而且生成时通常不为查询计划中的下一个操作进行适当的排序。

查询优化器只估计中间结果的大小。由于估计的值在复杂查询中可能有很大的误差，因此如果中间结果比预期的大得多，则处理中间结果的算法不仅必须有效而且必须适度弱化。
哈希联接使得对非规范化的使用减少。非规范化一般通过减少联接操作获得更好的性能，尽管这样做有冗余之险（如不一致的更新）。哈希联接则减少使用非规范化的需要。哈希联接使垂直分区（用单独的文件或索引代表单个表中的几组列）得以成为物理数据库设计的可行选项。有关更多信息，请参见了解哈希联接。

Answer 2

子查询优化策略

对于不同类型的子查询，优化器会选择不同的策略。

1. 对于 IN、=ANY 子查询，优化器有如下策略选择：

• semijoin

• Materialization

• exists

2. 对于 NOT IN、<>ALL 子查询，优化器有如下策略选择：

• Materialization

• exists

3. 对于 derived 派生表，优化器有如下策略选择：

• derived_merge，将派生表合并到外部查询中（5.7 引入 ）；

• 将派生表物化为内部临时表，再用于外部查询。

注意：update 和 delete 语句中子查询不能使用 semijoin、materialization 优化策略

Answer 3

这个涉及到数据结构了，你可以用二叉树来分析，正确的SQL语句书写顺序的前提下子查询效率高。但是子查询容易出现错误，对初学者要求比较高。一般二者的效率都是差不多的，只有大数据量的时候才会考虑。如果你是做小项目，用哪个都一样，那个差距很小，分辨不出来的。

Answer 4

连接比子查询的效率要高

Answer 5

连接查询的优点是可以用尽可能少的SQL进行查询。简化了应用和数据库之间的IO调用。
缺点是如果表设计不好，SQL写得差，会造成数据库大量的内部IO操作，特别是大量没必要的全表扫描。使用这种方式必须要么是确实要读取的数据量非常大，要么是能够通过索引等方式控制住全表扫描的数量。全表扫描在连接情况下的消耗可以说是指数性的升高的。

子查询查的缺点是应用和数据库之间的IO调用比较多，损耗了数据库的带宽。但是优点是对原来的被驱动表来说数据是明确的，可以通过大量的索引，特别是主键索引避免全表扫描。

用哪种没有一定之规。要看读取的数据量、表设计结构、数据库规模、程序设计等多种因素综合考虑。