跨表统计应优先预计算和单表聚合,避免低效JOIN;推荐物化汇总表、LATERAL/子查询、先过滤后关联、EXISTS替代NULL判空。

跨表统计不一定要靠大量 JOIN,关键在提前规划数据结构和合理使用聚合策略。JOIN 多、数据量大时性能容易崩,核心思路是:能预计算的不实时算,能单表搞定的不跨表联,能用索引过滤的不全表扫。
对高频访问的跨表统计(如“每个品类的月度销售额”),把 JOIN + GROUP BY 的结果定期写入一张汇总表,业务查询直接读这张表。
当只需主表某几行参与统计时,JOIN 会放大中间结果集。改用相关子查询或 LATERAL(PostgreSQL)/APPLY(SQL Server),让副表计算按需触发。
大表 JOIN 前没过滤,是性能杀手。务必把 WHERE 条件尽量下沉到被 JOIN 的表上,或提前用 CTE/临时表裁剪数据。
检查“有无关联记录”这类逻辑,JOIN 配合 NULL 判断不仅写法绕,还容易引发全表扫描。
基本上就这些。不是所有 JOIN 都该消灭,而是把 JOIN 留给真正需要关联语义的地方——比如要同时返回用户信息和订单明细。其他场景,预计算、子查询、精准过滤,往往更稳更快。
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