关联查询和子查询性能比较

在项目开发的过程中,对于一些实体类,它的大部分字段都可以在一张表中查询到,但另一些属性来来自于其它表,需要用到关联查询或者子查询。下面来探讨一下这两种查询的区别。

例如评论表,它的点赞数来自另一张表

public class Comments {
    private Integer commentsId;

    private Integer userId;

    private String comments;

    private Timestamp commentsTime;
    
    //点赞数
    private int agreeCnt;

要查询所有评论,并为每个评论类的点赞数赋值。

子查询

​ List list = sql(xxx)

​ for(c:list) sql(x); c.setAgreeCnt(xxx);

​ 虽然这种方法在框架中的自动代码书写很方便,但是在循环中写sql,性能怎么样呢。。。

看下面分析吧。

关联查询

select * from commets a left join zan on a.commentsId = b.commentsId

这种写法只需一条sql就可以把所需要的数据查询出来,麻烦的是框架中需要在xml中写sql,把点赞数注入到对象属性中。

性能分析 关键!

对于同一个页面的打开时间,用关联查询和子查询的方法对比!!

关联查询:约0.5s

子查询: 2~3秒

所以当性能需要较高时,不要贪方便在循环里写sql,多使用关联查询

在这里插入图片描述

<think>好的,用户想比较关联查询子查询性能差异,这涉及到数据库优化的知识。我需要先回忆相关知识,然后结合提供的引用内容来组织回答。首先,根据引用[1],提到在数据库层完成尽可能多的工作,但Mysql的连接断开很轻量,有时候分解大查询为小查询是有必要的。这可能意味着子查询如果被分解得当,可能效率更高,但需要具体情况分析。 引用[2][3]讨论了子查询的类型相关非相关子查询区别。相关子查询依赖于外层查询,每行都会执行,可能效率较低,而非相关子查询只执行一次,性能更好。关联查询(如JOIN)通常可以利用索引优化,而子查询可能因为执行多次导致性能问题。但引用[3]也提到某些数据库优化器会对子查询进行优化,但效果不一定稳定。引用[4]的例子是一个相关子查询的UPDATE语句,这样的子查询对于外层每一行都会执行一次,显然效率不高,这时候关联查询可能更好。 接下来,我需要组织回答的结构。先总体比较两者的性能差异,然后分点讨论影响因素,如执行方式、优化器处理、索引使用等。同时要给出优化建议,比如何时使用哪种方法,或者如何改写子查询关联查询。要注意用户可能的应用场景,比如他们是否在使用特定数据库(如MySQL、SQLServer),因为不同数据库的优化器处理方式不同。但根据引用[3],用户可能不确定使用的数据库,所以需要通用建议,同时提到不同数据库的情况。 需要确保回答结构清晰,分点说明,并给出具体的例子,比如引用[4]中的相关子查询可以改写为JOIN形式。同时生成相关问题,帮助用户深入理解。最后,检查是否所有数学表达式都正确使用$...$或$$...$$格式,但这个问题可能较少涉及数学公式,但如果有的话需要注意。例如,如果提到查询复杂度,可能需要用大O符号,比如$O(n^2)$,但根据用户问题,可能不需要太多数学表达式,所以可能不需要。总结回答结构:1.总体性能对比2.影响因素分点说明3.优化建议4.示例说明5.相关问题生成</think>### 关联查询 vs 子查询 性能对比优化 #### 1. 总体性能差异 关联查询(如 `JOIN`)通常比子查询(尤其是相关子查询性能更好,原因在于: - **执行方式**:关联查询通过一次扫描索引匹配完成数据关联,而相关子查询需要对外层查询的每一行单独执行子查询,导致计算复杂度为 $O(n^2)$[^1]。 - **优化器支持**:数据库优化器对 `JOIN` 的优化更成熟(如选择最佳执行计划、索引利用),而对子查询的优化可能受限(如无法消除相关性)[^3]。 #### 2. 关键影响因素 1. **子查询类型** - **非相关子查询**:独立于外层查询,仅执行一次,性能接近关联查询。例如: ```sql SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders); ``` - **相关子查询**:依赖外层查询的每一行,性能较差。例如引用[4]中的 `UPDATE` 语句: ```sql UPDATE tbl AS outer_tbl SET cnt = (SELECT count(*) FROM tbl AS inner_tbl WHERE inner_tbl.type = outer_tbl.type); ``` *每次外层查询的行都会触发一次子查询*[^4]。 2. **数据库优化器差异** - MySQL子查询的优化较弱(如无法自动转换为 `JOIN`),而 SQL Server 或 Oracle 可能更智能[^3]。 - 若优化器未优化相关子查询性能可能下降 10 倍以上。 3. **索引利用** - 关联查询能高效利用联合索引或覆盖索引,减少磁盘 I/O。 - 子查询若未建立合适索引(如 `WHERE` 条件字段),会触发全表扫描。 #### 3. 优化建议 - **优先使用关联查询**:将相关子查询改写为 `JOIN`。例如引用[4]的示例可优化为: ```sql UPDATE tbl AS outer_tbl JOIN (SELECT type, COUNT(*) AS cnt FROM tbl GROUP BY type) AS inner_tbl ON outer_tbl.type = inner_tbl.type SET outer_tbl.cnt = inner_tbl.cnt; ``` - **限制子查询使用场景**:仅在逻辑简单或结果集较小时使用子查询(如标量子查询)。 - **强制分解查询**:对复杂子查询拆分为多个独立查询,利用程序层处理[^1]。 #### 4. 性能测试示例 假设表 `orders` 含 10 万条数据: - **关联查询**:`SELECT u.* FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id;` *执行时间:0.5 秒(利用索引)* - **相关子查询**:`SELECT * FROM users WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE user_id = users.id);` *执行时间:5 秒(全表扫描)* ---
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