没有绝对更快的写法，只有更匹配当前数据结构和查询意图的方式；子查询和JOIN性能差异取决于表大小、索引、MySQL版本及是否相关子查询：小结果集+索引时IN子查询常更快，大数据量+复杂关联时JOIN更可控，语义为存在性判断优先用EXISTS，多列关联或聚合场景倾向JOIN。
没有绝对更快的写法，只有更匹配当前数据结构和查询意图的方式。子查询和JOIN在不同场景下性能差异明显，关键看表大小、索引情况、MySQL版本以及是否为相关子查询。
小结果集 + 有索引时，IN子查询常更快
当子查询返回少量主键（比如几十到几百条），且被查字段已建索引，MySQL 5.6+ 会自动将 IN 子查询优化为半连接（Semi-Join）或 LooseScan，跳过全表扫描。例如：
- SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE status = 'paid')
- 若
orders.user_id有索引，执行计划中type: index或range，实际只扫索引页，不回表 - 而对应 JOIN 写法若驱动表选错（如用大表 orders 驱动 users），反而触发全表扫描
大数据量 + 关联条件复杂时，JOIN 更可控
INNER JOIN 由优化器自动选择小表为驱动表，配合被驱动表上的索引，能稳定走嵌套循环（Nested Loop）。但要注意：
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- 必须确保 ON 字段在被驱动表上有索引，否则性能断崖式下跌
- LEFT JOIN 固定左表为驱动表，若左表很大且右表无索引，代价极高
- EXPLAIN 中出现 DEPENDENT SUBQUERY 是危险信号——意味着外层每行都执行一次子查询，百万数据≈百万次查询
语义明确、只需判断存在性时，优先用 EXISTS
相比 IN，EXISTS 在子查询找到第一条匹配就终止，不加载全部结果，内存开销低，特别适合“是否存在”的逻辑：
- WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM logs l WHERE l.user_id = u.id AND l.action = 'login')
- 即使 logs 表有千万行，只要
user_id有索引，单次判断极快 - IN 在子查询结果多时需加载并去重，可能触发临时表或内存溢出
版本与写法细节影响巨大
MySQL 5.6 之前，IN 子查询基本是嵌套执行；5.6+ 启用 Semi-Join 优化后，很多场景反超 JOIN。但以下情况仍倾向 JOIN：
- 需要返回多列关联字段（如同时取 order.date 和 product.name）
- 涉及 GROUP BY 或聚合后再过滤（子查询无法直接参与分组）
- UPDATE/DELETE 中的子查询受限较多，JOIN 写法更直观可靠
- 使用 STRAIGHT_JOIN 强制驱动顺序，可规避优化器误判
