客户写了个6表join让我优化，搞不定。。。

2024-07-17码农

今天咱们聊聊数据库优化这个老大难的问题。

特别是当你面对多表 join 的时候，很多小伙伴一不小心就掉进了性能的坑里。

今天就和大家聊聊怎么从多个角度来优化多表 join，让我们的查询性能飞起来。

多表 join 的常见问题

首先，我们得明确一个问题：为什么多表 join 会拖慢查询速度？主要有几个原因：

数据量大： 当表的记录数非常多时，join 操作会产生巨大的中间结果集，导致计算量剧增。
表结构设计不合理： 如果表的索引设计不合理，join 操作会变得非常低效。
SQL 语句复杂： 复杂的 SQL 语句可能会让数据库的优化器选择错误的执行计划，导致性能问题。

优化多表 join 的策略

既然问题找到了，我们就来谈谈优化策略。

鸭哥把优化策略分为两类：不改变表结构的优化和允许重新设计数据库范式的优化。

不改变表结构的优化

拆语句：我们可以把一个复杂的 join 拆成多个简单的查询，把主表的索引字段作为子表的 IN 查询条件。这种方式可以有效减少中间结果集的大小，从而提高性能。

-- 示例：原始 join 查询SELECT a.*, b.*FROM large_table aJOIN small_table b ON a.id = b.id;-- 优化后的查询SELECT * FROM large_tableWHEREidIN (SELECTidFROM small_table);

调整 join 顺序：在不改动表结构的前提下，把关系改成小表 left join 大表，不查询不用的字段，最后把 join buffer size 的值拉满。

-- 示例：调整 join 顺序SELECT a.*, b.*FROM small_table aLEFTJOIN large_table b ON a.id = b.id;

使用 join hint：如果数据库支持 join hint，可以通过 join hint 来控制 join 算法和顺序。例如，有些数据库支持 bushy join，可以提高并行度，优化执行计划。

-- 示例：使用 join hintSELECT/*+ USE_HASH(a b) */ a.*, b.*FROM small_table aJOIN large_table b ON a.id = b.id;

优化统计信息：优化数据库的统计信息可以帮助数据库优化器做出更合理的执行计划，从而提高查询性能。

-- 示例：优化统计信息ANALYZETABLE large_table;ANALYZETABLE small_table;

消除多余的 outer join：尽可能消除多余的 outer join，从而支持更好的条件下推，进一步减少中间结果。

-- 示例：消除多余的 outer joinSELECT a.*, b.*FROM small_table aJOIN large_table b ON a.id = b.idWHERE b.some_column ISNOTNULL;

允许重新设计数据库范式的优化

反范式设计：如果允许重新设计数据库范式，可以参考反范式设计的建议。通过合并表，减少 join 操作的必要性，从而提高查询性能。

-- 示例：反范式设计-- 原始设计CREATETABLE orders ( order_id INT, customer_id INT, order_date DATE);CREATETABLE customers ( customer_id INT, customer_name VARCHAR(100));-- 反范式设计CREATETABLE orders ( order_id INT, customer_id INT, customer_name VARCHAR(100), order_date DATE);