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1.子查询
1.1. MySQL从4.1版本开始支持子查询，使用子查询进行SELECT语句嵌套查询，可以一次完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作
1.2.子查询虽然很灵活，但是执行效率并不高
1.3.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
2.连接查询（join）
2.1.可以使用连接查询（JOIN）代替子查询，连接查询不需要建立临时表，因此其速度比子查询快
总结：连接查询效率高于子查询！！！
扩展：多表联查性能优化
优化的本质就是(join on 和where的执行顺序）！！！
1.数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张 中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户
注意：这张临时表是数据库（MySQL自动生成）
2.在使用left jion on时，on和where条件的区别如下：
2.1.on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录
2.2.where条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件（这时已经和left join没关系了），条件不为真的就全部过滤掉
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3.left join on + where条件查询的索引优化实例分析：
sql：select * from A left join B on A.c = B.c where A.employee_id = 3
解读： A表left join B表，并且指定A表中的employee_id为一个具体的值
3.1.假设A表，B表均有10000多条数据；
3.2.使用上面的sql查询时间达到16秒（在c字段不是任何索引，用explain分析得知，AB表都使用了全表查询，效率极低）
3.3.开始优化上面sql
（1）给AB表列c都加索引（仅用了0.1s，但是分析后显示表A依然进行了全表扫描）
思考：为什么全表扫描的不是表B
因为Mysql内部的优化，使用小表驱动大表，它在估算到必须有一个表要全表扫描的话，一定会选择那个数据量更小的表去全表扫描，
也就是说，在这个查询中，因为on以后的where条件列并没有使用到索引，所以mysql的优化只用到了表B的c索引，没有用到表A的索引！
（2）我们有where条件查询，不需要全表扫描，此时就需要where条件生效，操作及分析如下：
1.将A表中的索引改为employee_id+c（经验证两个所以都使用了，方案可行）
思考：sql执行 from中的on应该是优先于where语句的，为什么这里employee_id反而在c之前，有违常理
因为Mysql内部优化，这一句Sql在执行的时候首先是选择了使用表B的索引来进行优化，将表A单独放出来进行后续的操作，
然后，又发现了where语句中A.employee_id有一个聚合索引，并且employee_id处于索引头，所以这个聚合索引是可用的，所以自然使用了此索引
2.即使把聚合索引后面的列c删掉，与使用聚合索引的效果是一样的，之前全表查询，现在根据条件只查询了满足条件的，时间大幅缩短
扩展：mysql连接查询中索引的重要性
1.连接查询通过两张表中符合连接关系的字段来建立两张表的关联，通常包括内连接、左外连接、右外连接和全连接
2.内连接会保留两张表中共有的那部分记录，因此最后产生的连接表记录数最少；
全连接会保留两张表中所有的记录，因此最后产生的连接表记录数最多；
左外连接会保留左表的全部记录，右外连接会保留右表的全部记录，因此最后产生的连接表记录数处于内连接和外连接之间。
3.我们可以给关联表的字段添加索引来减少查询次数，提高查询效率
4.使用多表关联时，一般遵循以下规则：
4.1.左连接：一般给右边表的关联字段建立索引；
4.2.右关联：一般给左边表的关联字段建立索引；
4.3.内连接：一般给关联表的任意一边的关联字段建立索引即可
举例：学生表student（id，name），课程表class(id,student_id,class),各有10000条数据
sql实例：SELECT a.id, name FROM student a
LEFT JOIN class b ON a.id = b.student_id
这个查询的执行速度非常慢！！
1.首先用explain查看这个语句的查询执行计划，可以看到type都为ALL，即在student表和class表中都使用的全表扫描
2.改进：试着给class表的student_id字段添加索引
alter table class add index class_index(student_id)
3.然后再次执行查询，发现速度非常快,这就是效率改进的关键点所在
4.当连接查询时产生的连接表过大时，为了防止查询次数过多，我们要经常使用索引来减少查询次数，提高查询效率
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