一般，我對於這種問題，解決方案是查詢官方文件，要麼檢視我的工具書《高效能的mysql》，在本書的6.3節：重構查詢的方式裡面提到，需要考慮實際情況，看看是否有必要將乙個複雜的查詢分解成多個簡單的查詢，並不一定要把所有的工作全都移交給資料庫**換思路）！！！
其實join拆解的核心就是利用in關鍵字，這個也是出自該書，你不信，那我還是只能給你拍照（見下圖）。
計算機解決問題，要麼用空間換時間，要麼用時間換空間，此二法基本上能解決大多數疑難雜症，你現在看到的各種高大上的玩法，基本上都跟此二法沾親帶故。
比如，該問題下，阿里大佬李晨曦的回答，通過空間換時間的方案來設計表，雖然資料冗餘了，但查詢效能顯著提公升了，挺有意思。
打個比方，如果我有無限的錢，我想買個豪華別墅，想買個跑車，想買個直公升飛機，但現實是我沒錢，只能租房住，只能走路上下班。
如果資料庫的效能無限強大，多個表的join肯定是需要的，尤其是複雜的分析型(olap)查詢，甚至可能涉及10幾個表的join，但現實是大部分資料庫的效能都太弱了，尤其是涉及到多表join的查詢。給@韓飛點個贊，國內懂這個做這個的太少了，以後就靠他們了。
規範一看就是在使用mysql時的限制（這種規範實際上迫不得已的限制），做這個限制有兩個原因：一是優化器很弱，涉及多個表的查詢，往往得不到很好的查詢計畫，這塊比較複雜，感興趣的朋友可以關注我，我以後會寫文章專門介紹；二是執行器很弱，只有nested loop join，block nested loop join和index nested loop join。
1、nested loop join就是分別從兩個表讀一行資料進行兩兩對比，複雜度是n^2。
2、block nested loop join是分別從兩個表讀很多行資料，然後進行兩兩對比，複雜度也是n^2，只是少了些函式呼叫等overhead。
3、index nested loop join是從第乙個表讀一行，然後在第二個表的索引中查詢這個資料，索引是b+樹索引，複雜度可以近似認為是nlogn，比上面兩個好很多，這就是要保證關聯欄位有索引的原因。
4、 如果有hash join，就不用做這種限制了，用第乙個表（小表）建hash table，第二個表在hash table中查詢匹配的項，複雜度是n。缺點是hash table佔的記憶體可能會比較大，不過也有基於磁碟的hash join，實現起來比較複雜。
可是我確實需要兩個表裡的資料鏈結在一起啊，我們可以做個冗餘，建表的時候，就把這些列放在乙個表裡，比如一開始有student(id, name)，class(id, description)，student_class(student_id, class_id)三張表，這樣是符合資料庫正規化的(第一正規化，第二正規化，第三正規化，bc正規化等)，沒有任何冗餘，但是馬上就不符合「程式設計規範「了，那我們可以用一張大表代替它，student_class_full(student_id, class_id, name, description)，這樣name和description可能要被儲存多份，但是由於不需要join了，查詢的效能就可以提高很多了。
任何的規範都是在特定情況下的某種妥協，脫離了這個環境，就不一定成立了。
其實，很多同學問我，我是如何解決程式設計的問題？其實我就是按照以前做數學應用題的方法來解決程式設計問題，大問題拆分成小問題，小問題在書中就會有相應的例題，照貓畫虎，所有小問題都擊破了，那麼，大問題就迎刃而解了，這便是所謂的不攻自破。
其實，你遇到的問題，90%都能通過搜尋引擎解決，而你非得要做伸手黨，哎...
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