先说结论where、对等查询的join速度基本一致，不对等查询时一般join更慢。
实验1：不存在不等记录我们有两张表，分别是member和member_class，数据结构如下图，其中 member.class_id 和 member_class.id 是关联字段我们分别向两张表写入了20万条数据，其中member.class_id 都一定存在于member_class.id中（不存在不等记录）
查全表为了实验更加相对准确，我们对每条结果查询20次：where查询耗时分别为（秒）：0.253, 0.256, 0.256, 0.252, 0.257, 0.252, 0.260, 0.265, 0.253, 0.252, 0.254, 0.257, 0.254, 0.257, 0.243, 0.250, 0.252, 0.252, 0.255, 0.284
on查询耗时分别为（秒）：
0.247, 0.260, 0.250, 0.246, 0.271, 0.247, 0.251, 0.247, 0.243, 0.247, 0.247, 0.245, 0.249, 0.246, 0.247, 0.253, 0.248, 0.254, 0.251, 0.247, 0.250 MySQL（Linux）
MySQL 9.6.0是面向Linux平台的2026年创新版本，核心架构迎来重大革新。其将外键约束与级联操作从InnoDB引擎层上移至SQL层，确保所有数据变更均被完整记录至Binlog，彻底解决了CDC（变更数据捕获）与主从复制中的数据不一致难题。此外，该版本引入container_aware启动选项以原生适配容器环境，并对审计日志进行了组件化重构，为追求极致数据一致性与云原生体验的开发者提供了全新选择。
下载where查询平均为0.2557s，on查询平均为0.2498s；两者基本一致，相差几乎可以忽略。
实验2：存在不等记录我们新建一个member_v2表，其中class_id只有20%是member_class.id中存在的
如下图：
我们继续查询全表测试：
能看出来非常明显的差距，LEFT JOIN由于存在大量不等记录，出现大量的NULL值，此时中间表查询效率变得更低，而选择WHERE查询能够在查询时自动过滤不等记录。
所以查询时间也更快一些。