MySQL多表关联查询对比多次单表查询，哪个效率高？

疑问：

比如有a，b两张表，两张表都差不多有十几w行记录，需要查询的字段在两张表中，那么是关联查询效率高点还是分别查a，b两张表，再在service层合并数据效率高点？想问问大家在实际开发中都是怎么考量的？谢谢！

高手解答：

先说效率哪个更高：A,B两个表数据规模十几万，数据规模都不大，单机MySQL够用了。
在单机的基础上要关联两表的数据，

先说一个极端情况，A,B两个表都没有索引，并且关联是笛卡尔积，那关联结果会爆炸式增长，可能到亿级别，这个时候网络IO成了瓶颈，这个时候两次十万行结果集的拉取可能远小于1次亿级别的结果集的拉取，那么将关联合并拉到service层做更快。
但实际业务中一般不会有这么蠢的行为，一般关联会有连接条件，并且连接条件上会有索引，一般是有一个结果集比较小，拿到这个结果集去另一张表去关联出其它信息。
如果放到service层去做，最快的方式是，先查A表，得到一个小的结果集，一次rpc（RPC一般指远程过程调用。RPC是远程过程调用（Remote Procedure Call）的缩写形式），再根据结果集，拼凑出B表的查询条件，去B表查到一个结果集，再一次rpc，再把结果集拉回service层，再一次rpc，然后service层做合并，3次rpc获得结果；
如果用数据库的join，关联结果拉回来，一次rpc，帮你省了两次rpc，当然数据库上做关联更快，对应到数据库就是一次blk nested loop join，这是业务常用情况。
但是确实大多数业务都会考虑把这种合并操作放到service层，我觉得有几方面考虑：
第一：单机数据库计算资源很贵，数据库同时要服务写和读，都需要消耗CPU，为了能让数据库的吞吐变得更高，而业务又不在乎那几百微妙到毫秒级的延时差距，业务会把更多计算放到service层做，毕竟计算资源很好水平扩展，数据库很难啊，所以大多数业务会把纯计算操作放到service层做，而将数据库当成一种带事务能力的kv系统（KV数据库：Key-Value,让人想到Mongo数据库和JSON数据交换格式。数据存储，存储的数据主要分两种：结构数据（关系表），非结构数据（大文件，杂数据（模式和内容揉合（HTML）））来使用，这是一种重业务，轻DB的架构思路。
第二：很多复杂的业务可能会由于发展的历史原因，一般不会只用一种数据库，一般会在多个数据库上加一层中间件，多个数据库之间还能做FetchMode.join，自然业务会抽象出一个service层，降低对数据库的耦合。
第三：对于一些大型公司由于数据规模庞大，不得不对数据库进行分库分表，这个问题我在《阿里为什么要禁用三表以上的join》上也回答过，对于分库分表的应用，使用join也受到了很多限制，除非业务能够很好的根据sharding key(分区key)明确要join的两个表在同一个物理库中。而中间件一般对跨库join都支持不好。举一个很常见的业务例子，在分库分表中，要同步更新两个表，这两个表位于不同的物理库中，为了保证数据一致性，一种做法是通过分布式事务中间件将两个更新操作放到一个事务中，但这样的操作一般要加全局锁，性能很捉急，而有些业务能够容忍短暂的数据不一致，怎么做？让它们分别更新呗，但是会存在数据写失败的问题，那就起个定时任务，扫描下A表有没有失败的行，然后看看B表是不是也没写成功，然后对这两条关联记录做订正，这个时候同样没法用join去实现，只能将数据拉到service层应用自己来合并了。

《阿里巴巴JAVA开发手册》里面写超过三张表禁止join 这是为什么？这样的话那sql要怎么写？

一：为什么做这种限制？

打个比方，如果我有无限的钱，我想买个豪华别墅，想买个跑车，想买个直升飞机，但现实是我没钱，只能租房住，只能走路上下班。。
如果数据库的性能无限强大，多个表的join肯定是需要的，尤其是复杂的分析型(OLAP)查询，甚至可能涉及10几个表的join，但现实是大部分数据库的性能都太弱了，尤其是涉及到多表join的查询。
规范一看就是在使用MySQL时的限制（这种规范实际上迫不得已的限制），做这个限制有两个原因：一是优化器很弱，涉及多个表的查询，往往得不到很好的查询计划；二是执行器很弱，只有nested loop join，block nested loop join和index nested loop join。

nested loop join就是分别从两个表读一行数据进行两两对比，复杂度是n^22.
block nested loop join是分别从两个表读很多行数据，然后进行两两对比，复杂度也是n^2，只是少了些函数调用等overhead
index nested loop join是从第一个表读一行，然后在第二个表的索引中查找这个数据，索引是B+树索引，复杂度可以近似认为是n log n，比上面两个好很多，这就是要保证关联字段有索引的原因
如果有hash join，就不用做这种限制了，用第一个表（小表）建hash table，第二个表在hash table中查找匹配的项，复杂度是n。缺点是hash table占的内存可能会比较大，不过也有基于磁盘的hash join，实现起来比较复杂

二：在这种限制下SQL怎么写？

可是我确实需要两个表里的数据链接在一起啊，我们可以做个冗余，建表的时候，就把这些列放在一个表里。
比如: 一开始有
student(id, name)，
class(id, description)，
student_class(student_id, class_id)三张表，
这样是符合数据库范式的(第一范式，第二范式，第三范式，BC范式等)，没有任何冗余，但是马上就不符合“编程规范“了，那我们可以用一张大表代替它，student_class_full(student_id, class_id, name, description)，这样name和description可能要被存储多份，但是由于不需要join了，查询的性能就可以提高很多了。任何的规范都是在特定情况下的某种妥协，脱离了这个环境，就不一定成立了。

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