在 SQL 优化中，一般遵循**“非必要不使用子查询”**的原则，因为子查询可能会带来额外的计算开销，影响查询效率。但是，并不是所有子查询都需要避免，有时子查询是最优解，具体要根据实际场景选择合适的优化方式。

1、为什么尽量避免子查询？

• 子查询可能执行多次

  • 非相关子查询（Non-correlated subquery） 执行一次

  • 相关子查询（Correlated subquery） 可能要对每一行都执行一次，严重影响性能

• 索引可能无法生效

  • 子查询的结果通常存储在临时表中，可能导致索引失效

• 可能引入不必要的计算

  • 许多子查询可以通过 JOIN 或 EXISTS 替代，避免重复计

2、如何优化？

（1）使用子查询

        例：

SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders);

         这条SQL中，子查询会遍历 orders 表的所有数据，然后再匹配 users 表，可能导致性能下降。

         优化（使用 JOIN）：

SELECT DISTINCT users.* 
FROM users 
JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

        避免了子查询的重复执行，直接连接两个表，提高查询效率。

（2）使用 IN 子查询

        例：

SELECT * FROM products 
WHERE category_id IN (SELECT id FROM categories WHERE name = 'Electronics');

        子查询会先获取 id 列，再在 products 表中查找，可能导致索引失效。 

        优化（使用 JOIN）：

SELECT p.* FROM products p
JOIN categories c ON p.category_id = c.id
WHERE c.name = 'Electronics';

        JOIN 让查询引擎直接连接表，而不是单独计算子查询，提高查询速度。

（3）使用 NOT IN

        例：

SELECT * FROM users 
WHERE id NOT IN (SELECT user_id FROM orders);

  NOT IN 可能导致索引失效，并且当 orders.user_id 里有 NULL 值时，查询结果可能不正确。

        优化（NOT EXISTS）：

SELECT * FROM users u
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.id);

• NOT EXISTS 通常比 NOT IN 更高效，因为它在找到匹配的记录时就会停止搜索，而 NOT IN 需要计算整个子查询结果。

• 避免 NULL 值带来的问题

3、什么时候可以使用子查询？ 

        虽然子查询通常会带来性能问题，但在某些情况下是合理的。

     （1）子查询返回的结果是一个固定值（如 MAX()、MIN()）

     （2）子查询无法用 JOIN 代替（如分组统计场景）

     （3）业务逻辑复杂，避免 JOIN 使 SQL 变得过于复杂。

       例如： 

SELECT name, price FROM products 
WHERE price = (SELECT MAX(price) FROM products WHERE category_id = products.category_id);

        这种情况下，子查询返回的是单个值，对性能影响较小。

4、总结

（1）可以优化子查询的场景：

• IN 子查询 → JOIN

• NOT IN 子查询 → NOT EXISTS

• 相关子查询 → JOIN 结合 GROUP BY

（2）适合使用子查询的情况

• 需要计算单个聚合值（如 MAX()、SUM()）

• 业务逻辑导致 JOIN 过于复杂

以上就是关于子查询的相关使用策略！