1.對于mysql，不推薦使用子查詢和join是因為本身join的效率就是硬傷，一旦數據量很大效率就很難保證，強烈推薦分別根據索引單表取數據，然后在程序里面做join，merge數據。2.子查詢就更別用了，效率太差，執(zhí)行子查詢時，MYSQL需要創(chuàng)建臨時表，查詢完畢后再刪除這些臨時表，所以，子查詢的速度會受到一定的影響，這里多了一個創(chuàng)建和銷毀臨時表的過程。3.如果是JOIN的話，它是走嵌套查詢的。小表驅動大表，且通過索引字段進行關聯。如果表記錄比較少的話，還是OK的。大的話業(yè)務邏輯中可以控制處理。4.數據庫是最底層的，瓶頸往往是數據庫。建議數據庫只是作為數據store的工具，而不要添加業(yè)務上去。

讓緩存的效率更高。許多應用程序可以方便地緩存單表查詢對應的結果對象。如果關聯中的某個表發(fā)生了變化，那么就無法使用查詢緩存了，而拆分后，如果某個表很少改變，那么基于該表的查詢就可以重復利用查詢緩存結果了。

將查詢分解后，執(zhí)行單個查詢可以減少鎖的競爭。

在應用層做關聯，可以更容易對數據庫進行拆分，更容易做到高性能和可擴展。

查詢本身效率也可能會有所提升。查詢id集的時候，使用IN（）代替關聯查詢，可以讓MySQL按照ID順序進行查詢，這可能比隨機的關聯要更高效。

可以減少冗余記錄的查詢。在應用層做關聯查詢，意味著對于某條記錄應用只需要查詢一次，而在數據庫中做關聯查詢，則可能需

要重復地訪問一部分數據。從這點看，這樣的重構還可能會減少網絡和內存的消艷。

更進一步，這樣做相當于在應用中實現了哈希關聯，而不是使用MySQL的嵌套循環(huán)關聯。某些場景哈希關聯的效率要高很多。

當應用能夠方便地緩存單個查詢的結果的時候

當可以將數據分布到不同的MySQL服務器上的時候

當能夠使用IN（）的方式代替關聯查詢的時候

并發(fā)場景多，DB查詢頻繁，需要分庫分表

1.DB承擔的業(yè)務壓力大，能減少負擔就減少。當表處于百萬級別后，join導致性能下降；2.分布式的分庫分表。這種時候是不建議跨庫join的。目前mysql的分布式中間件，跨庫join表現不良。3.修改表的schema，單表查詢的修改比較容易，join寫的sql語句要修改，不容易發(fā)現，成本比較大，當系統(tǒng)比較大時，不好維護。

在業(yè)務層，單表查詢出數據后，作為條件給下一個單表查詢。也就是子查詢。會擔心子查詢出來的結果集太多。mysql對in的數量沒有限制，但是mysql限制整條sql語句的大小。通過調整參數max_allowed_packet ，可以修改一條sql的最大值。建議在業(yè)務上做好處理，限制一次查詢出來的結果集是能接受的。

關聯查詢的好處是可以做分頁，可以用副表的字段做查詢條件，在查詢的時候，將副表匹配到的字段作為結果集，用主表去in它。但是問題來了，如果匹配到的數據量太大就不行了，也會導致返回的分頁記錄跟實際的不一樣，解決的方法可以交給前端，一次性查詢，讓前端分批顯示就可以了，這種解決方案的前提是數據量不太，因為sql本身長度有限。

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