子查询是相对于主查询嵌套在其中的查询语句，可以对查询结果进行进一步处理过滤。然而，在使用子查询时需要注意性能问题。

子查询会执行多次，会带来比较大的性能开销。当我们在主查询中使用了完整的子查询语句，而不是使用 JOIN 方法时，查询缓存就无法生效，这也会使查询速度变得更慢。

此外，使用子查询也会增加服务器的工作负担。如果子查询的结果集非常大，那么将会严重影响 MySQL 查询性能。

为了提升 MySQL 查询性能，我们可以尝试避免使用子查询。如果有必要使用子查询，则可以考虑将子查询的结果转化为一个临时表，然后再进行操作。

如果子查询的结果只是用来检查存在性，则可以使用 EXISTS 或 NOT EXISTS 运算符来代替子查询，这通常会更高效。

我们还可以考虑打开 MySQL 的查询缓存。查询缓存可以缓存查询结果，以便下次使用相同的查询时可以直接返回已经缓存的结果，从而提高查询速度。然而，需要注意的是，查询缓存只能缓存简单的 SELECT 查询语句，对于使用了子查询、JOIN 等复杂查询语句则无法缓存。

当涉及到子查询时，性能可能是一个关键问题。如果子查询嵌套层数过多或者查询的数据量非常大，可能会导致查询变慢。因此，在使用子查询时，需要谨慎考虑查询性能和优化问题。

举个栗子：
假设我们有两个表：orders 和 customers，它们包含关于订单和客户的信息。现在我们想要查询出每个客户的总订单数。我们可以使用子查询来实现这个需求：

SELECT customers.customer_id, customers.customer_name,
 (
SELECT COUNT(*)
FROM orders
WHERE orders.customer_id = customers.customer_id) AS total_orders
FROM customers;

在上述查询中，子查询 SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE orders.customer_id = customers.customer_id 用于计算每个客户的订单总数，并将结果作为 total_orders 返回。

然而，这种方式的性能可能不够理想，特别是在订单数据量很大的情况下。为了提升性能，我们可以考虑使用 JOIN 来代替子查询：

SELECT customers.customer_id, customers.customer_name, COUNT(orders.order_id) AS total_orders
FROM customers
LEFT JOIN orders 
ON customers.customer_id = orders.customer_id
GROUP BY customers.customer_id, customers.customer_name;

上述查询使用 LEFT JOIN 将 customers 和 orders 表连接起来，并利用 GROUP BY 和 COUNT 来计算每个客户的订单总数。

通过使用 JOIN 来替代子查询，可以有效地提升查询性能，并避免了多层嵌套查询的问题。