客戶寫了個6表join讓我最佳化，搞不定。。。

2024-07-17碼農

今天咱們聊聊資料庫最佳化這個老大難的問題。

特別是當你面對多表 join 的時候，很多小夥伴一不小心就掉進了效能的坑裏。

今天就和大家聊聊怎麽從多個角度來最佳化多表 join，讓我們的查詢效能飛起來。

多表 join 的常見問題

首先，我們得明確一個問題：為什麽多表 join 會拖慢查詢速度？主要有幾個原因：

數據量大： 當表的記錄數非常多時，join 操作會產生巨大的中間結果集，導致計算量劇增。
表結構設計不合理： 如果表的索引設計不合理，join 操作會變得非常低效。
SQL 語句復雜： 復雜的 SQL 語句可能會讓資料庫的最佳化器選擇錯誤的執行計劃，導致效能問題。

最佳化多表 join 的策略

既然問題找到了，我們就來談談最佳化策略。

鴨哥把最佳化策略分為兩類：不改變表結構的最佳化和允許重新設計資料庫範式的最佳化。

不改變表結構的最佳化

拆語句：我們可以把一個復雜的 join 拆成多個簡單的查詢，把主表的索引欄位作為子表的 IN 查詢條件。這種方式可以有效減少中間結果集的大小，從而提高效能。

-- 範例：原始 join 查詢SELECT a.*, b.*FROM large_table aJOIN small_table b ON a.id = b.id;-- 最佳化後的查詢SELECT * FROM large_tableWHEREidIN (SELECTidFROM small_table);

調整 join 順序：在不改動表結構的前提下，把關系改成小表 left join 大表，不查詢不用的欄位，最後把 join buffer size 的值拉滿。

-- 範例：調整 join 順序SELECT a.*, b.*FROM small_table aLEFTJOIN large_table b ON a.id = b.id;

使用 join hint：如果資料庫支持 join hint，可以透過 join hint 來控制 join 演算法和順序。例如，有些資料庫支持 bushy join，可以提高並列度，最佳化執行計劃。

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

最佳化統計資訊：最佳化資料庫的統計資訊可以幫助資料庫最佳化器做出更合理的執行計劃，從而提高查詢效能。

-- 範例：最佳化統計資訊ANALYZETABLE large_table;ANALYZETABLE small_table;

消除多余的 outer join：盡可能消除多余的 outer join，從而支持更好的條件下推，進一步減少中間結果。

-- 範例：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;

允許重新設計資料庫範式的最佳化

反範式設計：如果允許重新設計資料庫範式，可以參考反範式設計的建議。透過合並表，減少 join 操作的必要性，從而提高查詢效能。

-- 範例：反範式設計-- 原始設計CREATETABLE orders ( order_id INT, customer_id INT, order_date DATE);CREATETABLE customers ( customer_id INT, customer_name VARCHAR(100));-- 反範式設計CREATETABLE orders ( order_id INT, customer_id INT, customer_name VARCHAR(100), order_date DATE);