大家好，我是 V 哥，上周跟一个哥们吃饭，技术人在一起，你知道的，没聊上一会儿，就转到技术问题探讨上了，其中聊到数据库子查询的问题印象深刻，回来整理了以下10个案例说明不使用子查询的问题，分享给大家。
首先，来说一下在MySQL中，不推荐使用子查询和JOIN的原因，主要有以下几点：
性能问题：子查询在执行时，MySQL需要创建临时表来存储内层查询的结果，查询完毕后再删除这些临时表，这会增加CPU和IO资源的消耗，产生慢查询。JOIN操作本身效率也是硬伤，特别是当数据量很大时，性能难以保证。
索引失效：子查询可能导致索引失效，因为MySQL会将查询强行转换为联接来执行，这使得子查询不能首先被执行，如果外表很大，性能上会出问题。
查询优化器的复杂度：子查询会影响查询优化器的判断，导致不够优化的执行计划。相比之下，联表查询更容易被优化器理解和处理。
数据传输开销：子查询可能导致大量不必要的数据传输，因为每个子查询都需要将结果返回给主查询，而联表查询则可以通过一次查询返回所需的所有数据，减少数据传输的开销。
维护成本：使用JOIN写的SQL语句在修改表的schema时比较复杂，成本较大，尤其是在系统较大时，不易维护。
针对这些原因，可以采取以下解决方案：
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，减少数据库层的负担。
使用IN代替子查询：如果子查询结果集比较小，可以考虑使用“IN”操作符进行查询，这在数据量较小的情况下，查询效率更高。
使用WHERE EXISTS：WHERE EXISTS是一种比“IN”更好的方案，它会检查子查询是否返回结果集，查询速度能够明显提高。
改写为JOIN：使用JOIN查询来替代子查询，不需要建立临时表，速度更快，如果查询中使用索引，性能会更好。
接下来，V 哥通过10个案例来直观的介绍一下。
案例1：查询所有有库存的商品信息。
- 原始查询（使用子查询）：查询字段太多，就用*号替代了哈，不用在意，实际项目中肯定是不这样使用的。
SELECT * FROM products WHERE id IN (SELECT product_id FROM inventory WHERE stock > 0);
这个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);
这个优化方案可以大幅提升查询速度，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');
优化方案：
SELECT * FROM orders WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM customers WHERE orders.customer_id = customers.customer_id AND customers.country = 'USA');
使用EXISTS代替IN子查询可以减少回表查询的次数，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');
优化方案：
SELECT o.* FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id WHERE c.country = 'USA';
使用JOIN代替子查询可以减少子查询的开销，并且更容易利用索引。
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);
限制子查询返回的数据量，减少主查询需要检查的行数，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，使得子查询可以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);
对于复杂的子查询，使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;
使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);
使用LIMIT子句限制子查询返回的数据量，减少主查询需要处理的数据量，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';
使用JOIN代替子查询，并且可以更容易地利用products表上的category索引。
这些案例展示了如何通过不同的优化策略来提升MySQL查询性能，特别是在处理子查询时。
最后
通过上述分析和案例，我们可以看到，在实际业务场景中，替代子查询和JOIN的高效编程方法能够在不同场景下显著提升MySQL数据库的查询性能。在实际应用中，应根据具体业务需求和数据特点，灵活选择合适的优化方案。关注威哥爱编程，痴迷技术咱是认真滴。官人，都看到这了，高低点个赞再走呗，V 哥感谢你的支持。
