如何让join跑得更快？

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文章标签： 数据库 性能优化 sql
于 2022-07-07 08:00:00 首次发布
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本文探讨了如何通过分类JOIN并利用主键优化性能。主要分为外键关联和主键关联两种类型，解释了SPL如何通过外键地址化、外键序号化和有序归并等方法实现JOIN的高效执行，对比了SQL的不足，并提供了性能测试结果。

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JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题，本来挺快的查询，一旦涉及了几个 JOIN，性能就会陡降。而且，参与 JOIN 的表越大越多，性能就越难提上来。

其实，让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类，分类之后，就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。

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JOIN 分类

有 SQL 开发经验的同学都知道，绝大多数 JOIN 都是等值 JOIN，也就是关联条件为等式的 JOIN。非等值 JOIN 要少见得多，而且多数情况也可以转换成等值 JOIN 来处理，所以我们可以只讨论等值 JOIN。

等值 JOIN 主要又可以分为两大类：外键关联和主键关联。

外键关联是指用一个表的非主键字段，去关联另一个表的主键，前者称为事实表，后者为维表。比如下图中，订单表是事实表，客户表、产品表、雇员表是维表。

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外键表是多对一关系，而且是不对称的，事实表和维表的位置不能互换。需要说明的是，这里说的主键是指逻辑上的主键，也就是在表中取值唯一、可以用于唯一确定某条记录的字段&#

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如何让 JOIN 跑得更快？
weixin_48157259的博客
03-04 1247
回顾上面两大类、各场景 JOIN，采用 SPL 分情况提供的高性能算法，可以利用不同类型 JOIN 的特征提速，让 JOIN 跑得更快。SQL 对上述这么多种 JOIN 场景笼统的处理，就没办法针对不同 JOIN 的特征来实施这些高性能算法。比如：事实表和维表都装入内存时，SQL 只能按照键值计算 HASH 和比对，无法利用地址直接对应；SQL 数据表无序，在大表按照主键关联时无法做到有序归并，只能使用 HASH 分堆，有可能会出现多次缓存的现象，性能有一定的不可控性。
如何让JOIN跑得更快
m0_67393295的博客
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JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题，本来挺快的查询，一旦涉及了几个 JOIN，性能就会陡降。而且，参与 JOIN 的表越大越多，性能就越难提上来。其实，让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类，分类之后，就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。有 SQL 开发经验的同学都知道，绝大多数 JOIN 都是等值 JOIN，也就是关联条件为等式的 JOIN。非等值 JOIN 要少见得多，而且多数情况也可以转换成等值 JOIN 来处理，所以我们可以只讨论等值 JOIN。等值 JOIN 主要又
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如何让Join跑的更快？(文末送书)
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JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题，本来挺快的查询，一旦涉及了几个 JOIN，性能就会陡降。而且，参与 JOIN 的表越大越多，性能就越难提上来。 其实，让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类，分类之后，就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。 JOIN 分类 有 SQL 开发经验的同学都知道，绝大多数 JOIN 都是等值 JOIN，也就是关联条件为等式的 JOIN。非等值 JOIN 要少见得多，而且多数情况也可以转换成等值 JOIN 来处理，所以我们可以只讨论等值 JOIN。
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独木不成林，单弦不成音。
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看sql boy如何让sql 跑得更快的！
深度长文探讨JOIN运算的简化和提速
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<think>好的，我现在需要帮助用户优化在SQL Server 2008和2019上的查询性能。首先，我得确认用户遇到的问题是在两个不同版本的SQL Server上执行查询时速度不够快，想知道如何优化。接下来，我需要回忆不同版本之间的优化差异，以及通用的优化策略。 首先，用户可能没有说明具体的查询语句，但通常优化步骤会有一些共通点。我需要分步骤来考虑，比如索引优化、查询写法、统计信息、执行计划分析等。同时，SQL Server 2019有更多的新功能，比如智能查询处理、列存储索引的改进等，而2008可能更依赖传统的优化方法。 接下来，我应该先建议用户检查执行计划，因为这是优化查询的基础。在2008和2019中，用户都可以通过SSMS查看执行计划，找出哪些步骤消耗资源最多，比如表扫描、哈希匹配等。然后，针对这些操作进行优化，比如添加缺失的索引。 然后，索引优化是关键。需要确认表是否有合适的聚集索引和非聚集索引。在2019中，可能还可以使用在线索引重建来减少阻塞，而2008可能没有这个功能。另外，统计信息的更新也很重要，过时的统计信息会导致优化器选择低效的执行计划。 在查询写法方面，用户可能需要避免使用函数或计算列在WHERE子句中，因为这会导致索引失效。同时，减少不必要的JOIN和子查询，使用EXISTS代替IN等技巧可能有效。在2019中，可以利用新的T-SQL功能，比如批次处理模式，特别是当使用列存储索引时，性能提升更明显。 参数嗅探的问题也可能存在，尤其是在2008中，可能需要使用OPTIMIZE FOR UNKNOWN提示，而2019有更多的智能处理能力，比如自适应查询执行。 此外，分区表可能在处理大数据时有用，但需要根据具体情况评估。硬件资源如内存、CPU是否足够，特别是在2008中，内存限制可能更明显，需要检查服务器配置。 对于SQL Server 2019特有的优化，比如内存优化表、列存储索引的增强，以及智能查询处理功能，用户如果使用的是企业版或开发版，可能可以启用这些功能来提升性能。而2008的优化可能更多依赖于传统的索引和统计信息维护。 最后，建议用户逐步测试优化措施，每次修改一个地方，观察性能变化，避免同时进行多个改动导致难以确定效果。同时，备份和监控工具的使用也很重要，特别是在生产环境中。 可能需要提醒用户，SQL Server 2008已经过了支持周期，存在安全风险，建议升级到更高版本，但这也可能超出用户当前的问题范围。总之，结合两个版本的共性和差异，给出具体的优化步骤，并强调执行计划分析和索引优化的重要性。</think>以下是在SQL Server 2008和2019中优化查询性能的步骤指南，分版本差异和通用策略： --- ### **一、通用优化策略（适用两个版本）** #### 1. 索引优化 - ✅ **缺失索引建议** 执行 `SET STATISTICS XML ON` 后运行查询，通过执行计划中的`Missing Index`提示创建索引 - ✅ **避免全表扫描** 确保WHERE/JOIN字段有索引，例如： ```sql CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_YourIndex ON TableName (Column1, Column2) ``` #### 2. 查询重构 - ✅ **避免隐式转换** 检查WHERE条件中的字段类型匹配，如：`WHERE varchar_column = 123` 会导致类型转换 - ✅ **减少子查询** 用`JOIN`替代嵌套子查询： ```sql -- 优化前 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B) -- 优化后 SELECT A.* FROM A INNER JOIN B ON A.id = B.id ``` #### 3. 统计信息更新 ```sql UPDATE STATISTICS TableName WITH FULLSCAN; ``` --- ### **二、SQL Server 2008特有优化** #### 1. 强制索引提示 ```sql SELECT * FROM TableName WITH (INDEX(IX_YourIndex)) WHERE... ``` #### 2. 分区表策略 对大表按时间/范围分区可提升查询效率： ```sql CREATE PARTITION FUNCTION pf_Range (int)... ``` #### 3. 资源管控 检查内存配置： ```sql EXEC sp_configure 'max server memory'; ``` --- ### **三、SQL Server 2019新增优化手段** #### 1. 智能查询处理（IQP） - ✅ **批次模式加速** 对列存储索引自动启用批次处理，吞吐量提升10倍 - ✅ **标量UDF内联** 自动将标量函数转换为关系表达式（需兼容性级别150） #### 2. 列存储增强 ```sql CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_TableName ON TableName; ``` #### 3. 即时数据库缩放 通过`ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION`快速调整参数 --- ### **四、诊断工具对比** | 操作 | 2008支持 | 2019支持 | |---------------------|------------------|------------------| | 实时执行计划分析 | ❌ | ✅ (Live Query Stats) | | 自动优化建议 | ❌ | ✅ (Query Store) | | 内存优化OLTP表 | ❌ | ✅ | --- ### **五、优化验证步骤** 1. 用`SET STATISTICS TIME ON`查看逻辑读和耗时 2. 对比优化前后的执行计划差异 3. 在测试环境验证后再部署生产 --- ### **六、版本升级建议** 如果长期使用2019版本，可重点利用： - 智能查询处理（Adaptive Query Processing） - 列存储索引批处理模式 - 内存优化表（OLTP场景） > 📌 注意：SQL Server 2008已终止扩展支持，建议尽快升级版本以保证安全性和新特性支持。
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