大主子表关联的性能优化方法

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主子表是数据库最常见的关联关系之一，最典型的包括合同和合同条款、订单和订单明细、保险保单和保单明细、银行账户和账户流水、电商用户和订单、电信账户和计费清单或流量详单。当主子表的数据量较大时，关联计算的性能将急剧降低，在增加服务器负载的同时严重影响用户体验

一、        原理解释

所谓主子表关联计算，就是针对主表的每条记录，按关联字段找到子表中对应的一批记录。以订单（主表）和订单明细（子表）为例，两者以订单ID为关联字段。下图显示了关联计算过程中对主表中一条记录的处理情况，红色箭头代表没找到对应记录（不可关联），绿色箭头代表找到了对应记录（可关联）：

                                             

假设订单（主表）有m条记录，订单明细（子表）有n条记录，在不考虑优化算法时，主表中每一条记录的关联都需要遍历子表，相应的时间复杂度为O(n)。而主表一共有m条记录，所以整个计算的复杂度就是O(m*n)，显然过高。虽然数据库一般会采用hash方案来优化，但在数据量较大或较多表关联时，仍然会面临时难以并行、使用外存缓存数据的问题，性能依旧会急剧下降。

而对于集算器来说，针对大主子表关联算法，可以通过两步来实现显著优化：数据有序化、归并关联。

l   数据有序化

对主表和子表，首先分别按照关联字段排序，形成有序数据。

l   归并关联

首先在主表和子表上分别用指针指向第一条记录，然后开始比对，对于主表的第一条记录，如果子表遇到匹配的记录，则表示可以关联，记录后子表指针前移；如果遇到不匹配的记录，表示主表第一条记录的关联计算完成，此时子表指针不动，主表指针下移一位，指向第二条记录。以此类推……

优化后，单条记录的关联计算可用下图示意：

可以看到，经过优化，主表中单条记录的关联只需比对部分数据，不再需要遍历子表。事实上，对主表所有记录的关联，才会遍历一次子表，也就是复杂度为O(n)。再加上主表本身会遍历一次，因此整个计算的复杂度就是O(m+n)。

这样，经过集算器优化后，算法的时间复杂度变为线性，而且不再需要生成落地的中间数据，性能自然得到大幅提升。

当然，需要注意的是，有序化本身也会耗费时间，因此这种优化方法不适合只做一次的关联算法。但在实际业务中，关联算法通常会反复执行，这时有序化的开销就是一次性的，完全可以忽略不计。

具体实现：http://c.raqsoft.com.cn/article/1545619124373?r=alice