阿里出台了《Java开发手册》，里面有个规定，禁止三张以上表的join。在实际操作过程中，我们通常不会在SQL中写JOIN，有时会出现两张表JOIN的情况。离线数据分析的时候多表的JOIN比较多，但是在线系统确实很少。人们经常问我为什么？其实主要原因是join的效率比较低。MySQL使用嵌套循环（Nested-LoopJoin）的方式来实现关联查询。简单来说就是需要经过两层循环，以第一个表为外循环，第二个表为内循环，外循环的每条记录与内循环的记录进行比较，满足条件的输出。在算法实现上，主要有简单嵌套循环、块嵌套循环和索引嵌套循环三种。而且这三者都不是特别有效。首先，最糟糕的算法是简单的嵌套循环。它的方法简单粗暴，就是扫描并连接两个表进行数据的两两比较，所以它的复杂度可以认为是O(n^2)。更好的算法是索引嵌套循环，当InnerLoop表对字段使用索引时，可以使用索引查询数据，因为索引是B+树，复杂度可以近似认为是O(nlogn)，blocknestedloop算法，其实是引入了一个Buffer，将外层循环的部分结果预先放入多个JOINBUFFER中，然后将内层循环的每一行与多个buffer中的所有数据进行比较，从而减少内循环的数量。它的复杂度是O(M*N)，其中M是缓冲区的数量。因此，虽然MySQL做了尽可能的优化，但是这些算法的复杂度还是相当高的，这也是为什么不建议在数据库中进行多表join的原因。随着表数量的增加，表中数据量的增加，JOIN的效率会呈指数下降。如果不能通过数据库做关联查询，当需要查询多张表的数据时怎么办？主要有两种方法：1、自己在内存中进行关联，即先从数据库中查到数据后，再在代码中进行二次查询，再进行关联。2、数据冗余，即在表中做一些重要的数据冗余，避免关联查询。事实上，数据冗余是互联网业务中比较普遍的做法。其实本质上是软件开发中的一个典型解决方案，即“以空间换时间”，通过做一些数据冗余来提高查询速度。在互联网业务中，典型的数据量大，并发度高，查询频率通常远高于写入频率，所以适当的反范式和一些字段的冗余可以提高查询性能，以减少响应时间，从而提高并发性。
