在优化有问题的查询时，目标应该是找到一个更优的方法获得实际需要的结果，而不是一定总是要求从MySQL获取一模一样的结果集
一个复杂查询还是多个简单查询设计查询的时候一定需要考虑的问题就是，是否需要将一个复杂的查询分成多个简单的查询。
虽然在传统实现中，总是强调需要在数据库层完成尽可能多的工作，这是因为在过去总是认为网络通信、查询解析和优化是一件代价很高的事情。
但是这样的想法对于MySQL并不合适，因为MySQL从设计上就让连接和断开都很轻量，在返回一个小查询结果方面十分高效。
MySQL内部每秒能够扫描内存中上百万行的数据，相比之下，MySQL响应数据给客户端的速度就慢得多。在其他条件都相同的时候，使用尽可能少的查询当然是更好的。但是有时候，将一个大的查询分解为多个小查询是很有必要的。
切分查询有时候需要对一个大查询分而治之，将大查询分为数个小查询，每个查询功能完全相同，只完成一小部分，每次只返回一小部分查询结果。
删除旧的数据就是一个很好的例子。定期清理大量数据时，如果使用一个大的语句一次性完成的话，可能需要锁住很多数据，占用很多数据并且会阻塞很多小的但是很重要的查询。
将一个大的DELETE语句切分成为多个较小的查询可以尽可能小的影响MySQL性能。
分解关联查询很多高性能的应用都会第关联查询进行分解。简单地说，就是对每一个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。比如下面这个查询：
SELECT * FROM tag
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id = tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id = post.id
这个查询可以分解成下面这些查询来代替：
SELECT * FROM tag WHERE tag = 'mysql';
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234;
SELECT * FROM post WHERE post.id in (123,456,789);
让缓存的效率更加高效。 许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象
减少查询时可能遇到的锁竞争
在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，做到高性能和可拓展
查询本身效率也可能随之提升。在这个例子中使用IN()代替关联查询，可以让MySQL按照ID顺序进行查询，这可能会比随机的关联更加高效
可以减少冗余记录的查询。在应用层进行关联查询，意味着对于某条记录应用只需要查询一次，而在数据库中进行关联查询，则可能需要重复的访问一部分数据。这样的重构有助于减少网络和内存的消耗。
在应用中实现了哈希关联，而不是使用MySQL的嵌套循环关联
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