执行计划中的子查询如何影响性能，以及如何对其进行优化？
执行计划中的子查询表示嵌套的SELECT语句，这些语句经过处理后向外层查询提供结果。它们对于表达复杂的过滤、数据检索或计算具有重要意义。常见场景包括基于聚合值的过滤（`WHERE salary > (SELECT AVG(salary)...`）或检查集合成员资格（`IN`子句）。尽管功能强大，但低效的执行可能会严重影响性能。
执行计划揭示了数据库引擎如何处理子查询。关联子查询（引用外层查询列）通常会重复执行，每处理一行相关的外层行就执行一次，导致类似嵌套循环的高开销。非关联子查询可能只执行一次，但可能会生成大型中间结果集，消耗内存和I/O。关键的性能问题包括重复执行、过多的临时存储、不理想的连接选择以及阻止流水线操作的阻塞操作。具体行为极大地影响I/O、CPU负载和整体延迟。
子查询性能的优化主要通过重组SQL来实现。核心策略包括：1）在可行的情况下将关联子查询转换为JOIN操作，允许优化器选择高效的连接算法。2）在适当情况下用`EXISTS`/`NOT EXISTS`替换`IN`/`NOT IN`，因为`EXISTS`通常在找到一个匹配项后就会短路返回。3）尽量减少子查询中检索的数据（只获取必要的列/行）。4）对于可能生成大型结果集的非关联子查询，可以考虑使用带索引的CTE或临时表，或者通过JOIN中的派生表进行重写。这些更改旨在减少冗余处理和I/O，利用基于集合的操作而非逐行处理，从而显著提高速度。
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