in子查询在mysql 5.6+中可能触发materialized策略：先执行子查询生成无索引临时表，再对外层逐行哈希查找，导致全表扫描、null误判及额外io；而join可复用索引、支持bnl优化且路径更可控，exists则适合存在性判断，具备短路机制且不受null影响。

IN子查询触发MATERIALIZED执行计划

当写 WHERE col IN (SELECT ...) 时，MySQL 5.6+ 默认可能走 MATERIALIZED 策略：先执行子查询，把结果存进临时表（内存或磁盘），再对外层表逐行做哈希查找。这个过程有三重开销：
– 子查询结果必须全部算完才能开始外层扫描
– 临时表无索引（除非显式建），后续匹配退化为全表扫描或线性查找
– 若子查询返回 NULL，整个 IN 判断直接变成 UNKNOWN，可能意外丢数据
实际执行计划里常看到 type=ALL 或 Extra: Using where; Using temporary，就是这个信号。

JOIN能复用驱动表索引且支持Block Nested-Loop

JOIN 的执行路径更可控，尤其在等值关联下：
– 查询优化器可选择小表作驱动表，大表走索引查找（type=ref 或 range）
– 支持 BNL（Block Nested-Loop）优化：批量读取驱动表多行，一次性批量查被驱动表，大幅减少 IO 次数
– 关联字段若有索引，JOIN 几乎总能命中，而 IN 子查询的索引使用取决于是否被物化、物化后是否还能下推条件
比如你那个分页场景中，JOIN 版本能用上 idx_apply_time 做范围扫描 + 排序裁剪，IN 版本却因物化导致全表扫了 44,949 行。

EXISTS比IN更适合存在性判断

如果目标只是“主表某行在子表中是否存在”，EXISTS 是语义更准、性能通常更好的替代：
– 底层是半连接（Semi-Join），找到第一个匹配就短路返回，不构造完整结果集
– 子查询可依赖外层字段做相关子查询，优化器更容易将条件下沉到被驱动表
– 不受 NULL 值干扰（IN (..., NULL) 整体判 FALSE，EXISTS 不受影响）
但注意：EXISTS 无法返回子表字段，也不能控制排序和 LIMIT —— 这正是你原需求里必须用 JOIN 的原因。

真正卡住性能的往往不是IN或JOIN本身

容易被忽略的是索引覆盖与回表成本：
– IN 版本即使子查询走了索引，外层 SELECT * 仍要回表取所有字段，若没覆盖索引，IO 翻倍
– JOIN 版本中，若子查询只选 id，但主表没有 idx_id 覆盖全部输出字段，一样要回表
所以别只盯着写法换 IN → JOIN，先看 EXPLAIN 里的 key_len 和 Extra：有没有 Using index？有没有 Using filesort？有没有 Using temporary？这些才是慢的根因。