• 对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。
• 子查询就更别用了，效率太差，执行子查询时，MYSQL需要创建临时表，查询完毕后再删除这些临时表，所以，子查询的速度会受到一定的影响，这里多了一个创建和销毁临时表的过程。
• 如果是JOIN的话，它是走嵌套查询的。小表驱动大表，且通过索引字段进行关联。如果表记录比较少的话，还是OK的。大的话业务逻辑中可以控制处理。
• 数据库是最底层的，瓶颈往往是数据库。建议数据库只是作为数据store的工具，而不要添加业务上去。

1.应用层关联的优势

让缓存的效率更高。许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。如果关联中的某个表发生了变化，那么就无法使用查询缓存了，而拆分后，如果某个表很少改变，那么基于该表的查询就可以重复利用查询缓存结果了。

将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。

在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。

查询本身效率也可能会有所提升。查询id集的时候，使用IN()代替关联查询，可以让MySQL按照ID顺序进行查询，这可能比随机的关联要更高效。

可以减少冗余记录的查询。在应用层做关联查询，意味着对于某条记录应用只需要查询一次，而在数据库中做关联查询，则可能需

要重复地访问一部分数据。从这点看，这样的重构还可能会减少网络和内存的消艳。

更进一步，这样做相当于在应用中实现了哈希关联，而不是使用MySQL的嵌套循环关联。某些场景哈希关联的效率要高很多。

2.应用层关联的使用场景 

• 当应用能够方便地缓存单个查询的结果的时候
• 当可以将数据分布到不同的MySQL服务器上的时候
• 当能够使用IN()的方式代替关联查询的时候
• 并发场景多，DB查询频繁，需要分库分表

3.不推荐使用join的原因

• DB承担的业务压力大，能减少负担就减少。当表处于百万级别后，join导致性能下降;
• 分布式的分库分表。这种时候是不建议跨库join的。目前mysql的分布式中间件，跨库join表现不良。
• 修改表的schema，单表查询的修改比较容易，join写的sql语句要修改，不容易发现，成本比较大，当系统比较大时，不好维护。

4.不使用join的解决方案

在业务层，单表查询出数据后，作为条件给下一个单表查询。也就是子查询。会担心子查询出来的结果集太多。mysql对in的数量没有限制，但是mysql限制整条sql语句的大小。通过调整参数max_allowed_packet ，可以修改一条sql的最大值。建议在业务上做好处理，限制一次查询出来的结果集是能接受的。

5.join查询的优势

关联查询的好处是可以做分页，可以用副表的字段做查询条件，在查询的时候，将副表匹配到的字段作为结果集，用主表去in它。

但是问题来了，如果匹配到的数据量太大就不行了，也会导致返回的分页记录跟实际的不一样，解决的方法可以交给前端，一次性查询，让前端分批显示就可以了，这种解决方案的前提是数据量不太，因为sql本身长度有限。