根据我的观察，就像两种情况，如果一个表的记录少于10万条，那么连接将工作得很快。

但是如果一个表有超过100,000条记录，那么子查询是最好的结果。

我有一个表，其中有500,000条记录，我在查询下面创建了它，它的结果时间是

SELECT * 
FROM crv.workorder_details wd 
inner join  crv.workorder wr on wr.workorder_id = wd.workorder_id;

结果:13.3秒

select * 
from crv.workorder_details 
where workorder_id in (select workorder_id from crv.workorder)

结果:1.65秒

MSDN文档SQL Server说

Many Transact-SQL statements that include subqueries can be alternatively formulated as joins. Other questions can be posed only with subqueries. In Transact-SQL, there is usually no performance difference between a statement that includes a subquery and a semantically equivalent version that does not. However, in some cases where existence must be checked, a join yields better performance. Otherwise, the nested query must be processed for each result of the outer query to ensure elimination of duplicates. In such cases, a join approach would yield better results.

所以如果你需要

select * from t1 where exists select * from t2 where t2.parent=t1.id

尝试使用join代替。在其他情况下，这没有什么区别。

我说:为子查询创建函数可以消除混乱的问题，并允许您为子查询实现额外的逻辑。因此，我建议尽可能为子查询创建函数。

代码中的混乱是一个大问题，几十年来业界一直在努力避免它。

在2010年，我会加入这个问题的作者，并强烈地投票给JOIN，但有了更多的经验(特别是在MySQL)，我可以声明:是的，子查询可以更好。我在这里看到了很多答案;一些声明的子查询速度更快，但它缺乏一个很好的解释。我希望我能提供一个(非常)晚的答案:

首先，让我说一下最重要的一点:子查询有不同的形式

第二个重要的陈述:规模很重要

如果使用子查询，应该了解DB-Server如何执行子查询。特别是当子查询只计算一次或每一行时! 另一方面，现代DB-Server能够进行大量优化。在某些情况下，子查询有助于优化查询，但DB-Server的新版本可能会使优化过时。

选择字段中的子查询

SELECT moo, (SELECT roger FROM wilco WHERE moo = me) AS bar FROM foo

注意，对于foo生成的每一行都会执行子查询。 尽可能避免这种情况;它可能会大大降低你在大型数据集上的查询速度。但是，如果子查询没有对foo的引用，则可以由DB-server将其作为静态内容进行优化，并且只能求值一次。

where语句中的子查询

SELECT moo FROM foo WHERE bar = (SELECT roger FROM wilco WHERE moo = me)

如果幸运的话，DB会在内部将其优化为一个JOIN。如果不这样做，你的查询在庞大的数据集上会变得非常非常慢，因为它会对foo中的每一行执行子查询，而不是像在select类型中那样只执行结果。

join语句中的子查询

SELECT moo, bar 
  FROM foo 
    LEFT JOIN (
      SELECT MIN(bar), me FROM wilco GROUP BY me
    ) ON moo = me

This is interesting. We combine JOIN with a sub-query. And here we get the real strength of sub-queries. Imagine a dataset with millions of rows in wilco but only a few distinct me. Instead of joining against a huge table, we have now a smaller temporary table to join against. This can result in much faster queries depending on database size. You can have the same effect with CREATE TEMPORARY TABLE ... and INSERT INTO ... SELECT ..., which might provide better readability on very complex queries (but can lock datasets in a repeatable read isolation level).

嵌套的子查询

SELECT VARIANCE(moo)
  FROM (
    SELECT moo, CONCAT(roger, wilco) AS bar
      FROM foo
      HAVING bar LIKE 'SpaceQ%'
  ) AS temp_foo
  GROUP BY moo

您可以在多个级别中嵌套子查询。如果你必须对结果进行分组或更改，这可以帮助处理庞大的数据集。通常，DB-Server为此创建一个临时表，但有时不需要对整个表进行某些操作，只需要对结果集进行操作。这可能会提供更好的性能，具体取决于表的大小。

结论

子查询不能代替JOIN，您不应该这样使用它们(尽管有可能)。在我看来，子查询的正确用法是作为CREATE TEMPORARY TABLE ....的快速替换一个好的子查询以一种在JOIN的ON语句中无法完成的方式减少数据集。如果子查询具有GROUP BY或DISTINCT关键字之一，并且最好不在选择字段或where语句中，那么它可能会大大提高性能。

子查询通常用于将单行作为原子值返回，不过它们也可以用于用IN关键字比较多行之间的值。在SQL语句中几乎任何有意义的地方都允许使用它们，包括目标列表、WHERE子句等等。一个简单的子查询可以用作搜索条件。例如，在一对表之间:

SELECT title 
FROM books 
WHERE author_id = (
    SELECT id 
    FROM authors 
    WHERE last_name = 'Bar' AND first_name = 'Foo'
);

注意，在子查询的结果上使用普通值操作符要求只返回一个字段。如果你想检查一个值是否存在于一组其他值中，请使用in:

SELECT title 
FROM books 
WHERE author_id IN (
    SELECT id FROM authors WHERE last_name ~ '^[A-E]'
);

这显然不同于LEFT-JOIN，你只是想连接表a和表B的东西，即使连接条件在表B中没有找到任何匹配的记录，等等。

如果你只是担心速度，你必须检查你的数据库，写一个好的查询，看看是否有显著的性能差异。

首先，为了比较这两个，首先你应该区分查询和子查询:

一个子查询类，它总是使用连接编写相应的等效查询 不能使用连接重写的子查询类

对于第一类查询，一个好的RDBMS将把联接查询和子查询视为等效的，并将产生相同的查询计划。

现在甚至mysql也这么做了。

尽管如此，有时它并不会，但这并不意味着连接总是会赢-我有在mysql中使用子查询提高性能的情况。(例如，如果有一些东西阻止mysql计划器正确估计成本，如果计划器没有看到连接变量和子查询变量相同，那么子查询可以通过强制某个路径来优于连接)。

结论是，如果您想确定哪一种查询性能更好，就应该同时测试连接和子查询变量。

对于第二个类，比较没有意义，因为这些查询不能使用连接重写，在这种情况下，子查询是完成所需任务的自然方式，您不应该歧视它们。

我不是关系数据库专家，所以对此持保留态度。

子查询与连接的一般思想是较大查询的求值路径。

为了执行较大的查询，必须首先执行每个子查询，然后将结果集存储为与较大查询交互的临时表。

这个临时表没有索引，因此，任何比较都需要扫描整个结果集。

相反，当您使用连接时，所有索引都在使用中，因此，比较需要遍历索引树(或哈希表)，这在速度方面成本要低得多。

现在，我不知道最流行的关系引擎的新版本是否在反向执行求值，只是将必要的元素加载到临时表中，作为优化方法。