多表连接查询和多次单表查询哪个效率高

在数据量不大的情况下多表连接查询和多次单表查询的效率差不多。如果数据量足够大，那肯定是多次单表查询的效率更高。

有的一些公司里面，都会禁用多表连接查询，原因就是一旦数据量足够大的时候多表连接查询效率会很慢，而且不利于分库分表的查询优化。

这种仅限于大表关联查询，如果小表还是建议join查询。

例：

SELECT p.id, sn.name AS nodeName, o.EndTs AS expiryTime, o.PaymentOrder AS consumptionPattern, cus.cusname AS cusName 
FROM cloudlink_port p 
INNER JOIN cloudlink_servernode sn ON sn.id=p.server_node_id AND sn.deleted =0 
INNER JOIN res.res_cusinfcontract o ON o.ContractNo=p.order_no
INNER JOIN res.res_cusinf cus ON cus.id=p.customer_id
WHERE p.order_no='L2021082459016';

可以分解成下面这些查询来代替：

SELECT p.id FROM cloudlink_port p LIMIT 1;
SELECT sn.name FROM cloudlink_servernode sn WHERE sn.deleted =0 LIMIT 1;
SELECT o.EndTs, o.PaymentOrder FROM res.res_cusinfcontract o LIMIT 1;
SELECT cus.cusname FROM res.res_cusinf cus LIMIT 1;

需要注意的是，如果查询只有1条的情况下，加上 limit 1 效率会更高，

大致一看，也没什么大差别，原本一条查询，这里却变成了多条查询，返回结果又是一模一样。到底为什么要这样做？这样做的优势是啥？带着问题往下看。

用分解关联查询的方式查询具有以下优势：

1. 多次单表查询，让缓存的效率更高；许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。对 MYSQL 的查询缓存来说，如果关联中的某个表发生了变化，那么就无法使用查询缓存了，而拆分后，如果某个表很少改变，那么基于该表的查询就可以重复利用查询缓存结果了。
2. 将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竟争。
3. 在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。很多高性能的应用都会对关联查询进行分解。
4. 查询效率也可能会有所提升；这个例子中，使用 IN() 代替关联査询，可以让 MYSQL 按照 ID 顺序进行査询，这可能比随机的关联要更高效。
5. 可以减少冗余记录的查询；在应用层做关联査询，意味着对于某条记录应用只需要查询一次，而在数据库中做关联查询，则可能需要重复地访问一部分数据。从这点看，这样的重构还可能会减少网络和内存的消耗。
6. 这样做相当于在应用中实现了哈希关联，而不是使用 MYSQL 的嵌套循环关联。某些场景哈希关联的效率要高很多
7. 单表查询有利于后期数据量大了分库分表，如果联合查询的话，一旦分库，原来的sql都需要改动。
8. 一些大公司明确规定禁用join，因为数据量大的时候查询会很慢，所以在数据量不大的情况下，两种方式的查询都没什么明显的差别，使用多表连接查询更方便。但是如果在数据量达到几十万、几百万甚至上亿的数据，或者在一些高并发、高性能的应用中，一般建议使用单表查询。