谷歌多表联查怎么优化？有哪些实用技巧

谷歌多表联查的索引优化方法

谷歌多表联查优化的第一步,就得从索引下手，索引就像图书馆的目录，能帮数据库快速定位数据，要是没有索引，数据库就得把整本书翻一遍，效率低得让人着急，我之前帮一个朋友的小电商网站做优化时，他们的订单表和用户表联查总是慢吞吞的，后来发现两张表都没建索引，每次查询都要扫全表，几百条数据就要卡两秒。

建索引不是随便建的，得看联查的条件，比如订单表（orders）和用户表（users）用user_id关联，那在orders表的user_id字段建索引，users表的user_id是主键（通常主键会自动建索引），这样联查时数据库就能通过索引直接找到对应的数据，不用瞎翻，还有种情况，要是联查时常用多个条件过滤，user_id=123 AND order_status=1”，那就可以建个联合索引（user_id, order_status），这样数据库能一下子定位到符合两个条件的记录，比单字段索引效率更高。

不过索引也不是越多越好,就像衣柜里衣服太多反而不好找，表上索引多了，增删改数据时就得维护索引，反而拖慢操作速度，我之前见过一个表建了七八个索引，结果插入一条数据要等好几秒，后来删掉几个不常用的，速度立马就上去了，所以建索引要挑常用的查询条件，别贪心。

谷歌多表联查的查询语句结构优化

语句写得好不好,直接影响联查速度，很多人写联查喜欢用“SELECT *”，觉得省事，其实这是个大毛病，你想啊，表里面可能有几十个字段，你只需要订单号和用户名，结果把用户的身份证号、地址全查出来了，数据传输量大不说，数据库还得费力气去取这些没用的字段，纯属浪费，我之前优化过一个报表查询，原来用SELECT *查三张表，改成只取需要的5个字段后，查询时间从5秒降到了1秒，就因为少传了一堆没用的数据。

WHERE条件的写法也有讲究，尽量把过滤条件写在最前面，让数据库早早就把无关数据筛掉，SELECT o.order_id, u.username FROM orders o JOIN users u ON o.user_id=u.user_id WHERE o.order_time > '2024-01-01'”，这里WHERE条件先过滤时间，数据库就不会去联查2024年之前的订单了，还有，别在WHERE条件里对字段做函数操作，WHERE DATE(order_time) = '2024-01-01'”，这样会导致索引失效，数据库又得全表扫描，改成“WHERE order_time >= '2024-01-01' AND order_time < '2024-01-02'”，索引就能正常用上，速度快多了。

联表的顺序也重要,小表在前，大表在后，数据库优化器通常会先扫描小表，再用小表的结果去匹配大表，这样匹配的次数少，比如用户表有1000条数据，订单表有10万条，先查用户表再联订单表，比先查订单表效率高不少，我试过把联表顺序反过来，同样的查询慢了3倍，所以写语句时多留意表的大小。

谷歌多表联查的数据类型匹配优化

数据类型不匹配,就像用钥匙开错锁，不仅打不开，还可能把锁弄坏，联查时如果两个关联字段类型不一样，比如orders表的user_id是INT类型，users表的user_id是VARCHAR类型，数据库就得做“隐式转换”，把字符串转成数字再比较，这时候索引就失效了，因为索引是按原类型建的，转换后索引用不上，只能全表扫，我之前遇到过一个案例，两个表的user_id一个是INT(10)，一个是VARCHAR(10)，联查时慢得要死，改成一样的INT类型后，速度快了10倍。

字段长度也要注意匹配，比如users表的user_id是INT(10)，orders表的user_id是INT(20)，虽然都是INT，但长度不同，数据库可能会做额外处理，影响效率，还有字符串类型，比如VARCHAR(20)和VARCHAR(50)关联，虽然能联上，但最好统一长度，避免不必要的麻烦，尽量用精确的类型，比如日期就用DATE或DATETIME，别用VARCHAR存日期，不然排序、比较都麻烦，联查时还容易出错。

我之前帮一个公司处理过日志表和用户表的联查,日志表的user_id存的是字符串，用户表是数字，结果联查时总是漏掉一些数据，后来发现是字符串里有空格， 123”和123不匹配，改类型、去空格后，数据才对得上，速度也快了，所以数据类型匹配不仅影响速度，还可能影响结果准确性。

谷歌多表联查的子查询与JOIN选择技巧

子查询和JOIN都能实现多表数据关联,但用得不对就会踩坑，很多人喜欢用子查询，觉得逻辑清晰，SELECT * FROM orders WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM users WHERE age > 18)”，但要是子查询返回的数据量大，比如有1万条user_id，IN里面塞1万个值，数据库处理起来就很费劲，这时候换成JOIN可能更好：“SELECT o.* FROM orders o JOIN users u ON o.user_id=u.user_id WHERE u.age > 18”，JOIN的效率通常比IN子查询高，尤其是数据量大的时候。

LEFT JOIN和INNER JOIN要分清，INNER JOIN是取两张表的交集，只返回两边都有的数据；LEFT JOIN是取左表所有数据，右表没有的补NULL，如果明明只要交集，却用了LEFT JOIN，数据库就会多处理很多NULL数据，拖慢速度，我见过有人写联查不管三七二十一都用LEFT JOIN，结果一张小表和大表联查，返回了一堆NULL，查询时间翻倍，所以先想清楚要什么数据，再选合适的JOIN类型。

子查询也不是不能用,得看场景，如果子查询返回的结果集很小，SELECT * FROM orders WHERE user_id = (SELECT user_id FROM users WHERE username='张三')”，这种单值子查询效率就很高，但要是子查询里有“SELECT *”或者返回大量数据，就得小心了，我之前优化过一个报表，原来用了三层嵌套子查询，改成JOIN后，查询时间从8秒降到了1.5秒，逻辑也更清楚。

谷歌多表联查的执行计划分析与优化

不知道查询慢在哪？让执行计划告诉你，谷歌数据库（比如BigQuery）有EXPLAIN命令，执行“EXPLAIN SELECT ...”就能看到查询的执行步骤，像“全表扫描”“索引扫描”“排序”这些关键词，都是优化的突破口，我每次优化联查前，必看执行计划，就像医生看病先拍CT，知道问题在哪才能对症下药。

执行计划里要重点看“扫描方式”和“行数预估”，如果看到“Table scan”（全表扫描），说明没用到索引，得回去检查索引是不是建对了；Estimated rows”（预估行数）和实际行数差太多，可能是统计信息过时了，需要更新统计信息，让数据库优化器能准确判断执行计划，比如我之前有个查询，执行计划显示预估行数1000，实际有10万，优化器选了嵌套循环JOIN，结果慢得不行，更新统计信息后，优化器换成了哈希JOIN，速度一下子就上去了。

还有“排序”操作也很耗资源，比如用了ORDER BY、GROUP BY，数据库可能要把数据放内存里排序，数据量大的时候会用到临时表，速度就慢，这时候可以考虑在索引里包含排序字段，比如建个联合索引（user_id, order_time DESC），查询时按order_time排序，数据库直接用索引里的顺序，不用额外排序，我试过给一个需要按时间排序的联查加了这样的索引，排序耗时从2秒降到了0.2秒。

谷歌多表联查优化的实际案例分享

说个我自己的经历吧,去年帮一个做线上教育的公司优化数据库，他们有个页面要展示“学生最近30天的课程成绩和出勤情况”，涉及学生表（students）、课程表（courses）、成绩表（scores）、出勤表（attendances）四张表联查，原来加载页面要等5秒多，用户抱怨半天，我接手后先看执行计划，发现成绩表和出勤表都没建索引，而且用了SELECT *，还在WHERE里对日期字段用了函数。

第一步,我把SELECT *改成只取需要的字段：学生姓名、课程名、成绩、出勤状态、日期，然后在成绩表的student_id和course_id字段建了联合索引，出勤表也一样，接着把WHERE条件里的“DATE(score_time) >= '2024-01-01'”改成“score_time >= '2024-01-01 00:00:00' AND score_time < '2024-02-01 00:00:00'”，最后把四个表的联查顺序调整了一下，先查数据量最小的课程表，再依次联查学生表、成绩表、出勤表。

改完之后测试,页面加载时间从5秒多降到了0.8秒，用户立马不抱怨了，这个案例说明，优化多表联查不用搞多复杂的技术，把基础的索引、语句结构、数据类型这些做好，效果就很明显，有时候问题就藏在细节里，多看看执行计划，多试试不同的写法，就能找到优化的突破口。