1：子查询优化的思路
1.1 子查询合并(Subquery Coalescing)
在某些条件下（语义等价：两个查询块产生同样的结果集），多个子查询能够合并成一个子查询（合并后还是子查询，可以通过其他方式消除子查询），
这样可以把多次表扫描、多次连接减少为单次表扫描和单次连接。
select * from work_list wl where wl.work_type='3' and (
exists(select wtl.user_id from work_to_list wtl where wtl.todo_status='0' and wtl.type='3') or
exists(select wtl.user_id from work_to_list wtl where wtl.todo_status='0' and wtl.type='4')
)
我们对上面的sql语句进行分析，有可能对表work_todo_list进行两次表扫描，效率不高，那么我们对exists语句进行优化，
select * from work_list wl where wl.work_type='3' and (
exists(select wtl.user_id from work_to_list wtl where wtl.todo_status='0' and (wtl.type='3' or
wtl.type='4'))
)
这样只对work_to_list 进行了一次表扫描，提高了查询效率。
1.2 子查询展开(Subquery Unnesting)
又称为子查询上拉，把一些子查询置于外层的父查询中，作为连接关系与外层父查询并列，其实质是把某些子查询重写为等价的多表连接操作，这样有关的
访问路径、连接方法和连接顺序可能被有效利用，使得查询语句的层次尽可能的减少，常见的IN/ANY/SOME/ALL/EXISTS依据情况转换为半连接(SEMI JOIN)、
普通类型的子查询消除等情况属于此类，
select * from work_list wl, (select * from work_todo_list wtl where wtl.type='3') v_wtl
where wl.type='3' and v_wtl.todo_status='0'
可优化为：
select * from work_list wl, work_todo_list wtl where wl.type='3' and v_wtl.todo_status='0' and wtl.type='3'
1.3 聚集子查询消除(Aggregate Subquery Elimination)
聚集函数上推，将子查询转变为一个新的不包含聚集函数的子查询，并与父查询的部分或者全部表做左外连接，通常，一些系统
支持的是标量聚集子查询（在子查询中，存在聚集函数（如max(), count()）等，没有指定group by字句）的消除。