面试官：为什么 MySQL 不推荐使用 join？

往往开发的实际问题和面试理论中的八股文并不一致。

导致明明有很多年的开发经验，但是一遇到面试就凉凉，就比如这道题。

对于MySQL而言，不推荐使用子查询和JOIN语句，因为JOIN的效率较低。

1. 当数据量很大时，很难保证效率。强烈建议先从单表中获取数据，然后在程序中进行JOIN和合并数据。

2. 子查询的效率更低，执行子查询时，MySQL需要创建临时表，并在查询结束后删除这些临时表，因此子查询的速度会受到影响。

3. 如果使用JOIN，它将使用嵌套查询。小表驱动大表，并通过索引字段进行关联。如果表中的记录较少，这样做是可以的。但对于大表来说，可以在业务逻辑中进行控制处理。

4. 数据库通常是瓶颈，建议将数据库仅作为数据存储工具，而不要将业务逻辑添加到其中。

先来说说JOIN查询的好处：

是的，在数据规模没有达到上百万级别的情况下，join查询尤其一定的作用。

1. 数据关联：

   join查询可以将多个表中的数据关联起来，使得我们可以根据共同的列值获取相关联的数据。这样可以方便地获取需要的信息，而不需要手动进行多次查询和数据处理。

    

2. 数据一致性：

   通过join查询，我们可以确保关联的数据是一致的。例如，如果我们需要获取订单表和客户表中的信息，通过join查询可以确保只返回订单表中存在对应客户的订单，避免了数据不一致的情况。

    

3. 查询效率：

   在某些情况下，使用join查询可以提高查询效率。通过将多个表连接起来，可以减少查询的次数，避免了多次查询和数据传输的开销。此外，数据库系统可以通过优化join查询的执行计划来提高查询效率。

    

4. 代码简洁性：

   使用join查询可以简化代码逻辑。相比于手动进行多次查询和数据处理，使用join查询可以将多个查询合并为一次查询，减少了代码的复杂性和冗余。

    

需要注意的是，join查询也有一些限制和注意事项。

例如，如果关联的表数据量很大，可能会导致查询性能下降。

不推荐使用JOIN的原因包括：

1. 数据库承担的业务压力较大，应尽量减少负担。当表的记录数达到百万级别时，JOIN会导致性能下降。

2. 在分布式的分库分表环境中，不建议进行跨库JOIN。目前MySQL的分布式中间件对跨库JOIN的支持不好。

3. 修改表的结构时，单表查询的修改相对容易，而JOIN语句的修改较为困难，成本较高。当系统较大时，难以维护。

不使用JOIN的解决方法:

1. 是在业务层，先查询单个表的数据，然后将其作为条件给下一个单表查询。

但需要注意查询的结果集可能会很大。MySQL没有对IN()的数量进行限制，但限制了整条SQL语句的大小。

可以通过调整参数max_allowed_packet来修改一条SQL的最大值。建议在业务上进行合理处理，限制一次查询的结果集大小是可接受的。

2. 此外，合适的索引设计和查询条件的优化也是保证join查询效率的重要因素。

综上所述，join查询在关系型数据库中具有数据关联、数据一致性、查询效率和代码简洁性等好处。但在实际应用中，需要根据具体情况进行合理的使用和优化。