大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java衍生语言的问题，于是小编就整理了1个相关介绍j***a衍生语言的解答，让我们一起看看吧。
多表连接查询和多次单表查询哪个效率高？为什么？
如果数据库的结构合理，索引设计得当，表连接的效率要高于分解查询。比如，在有外键的时候，数据库可以为外键建表并建立索引从而提升多个表连接查询的效率。另外，多表连接查询不需要把数据传输到应用程序中，直接在数据库端执行，这在很大程度上提升了效率。
但是多表连接也有一些缺点。多表连接对表结构的依存度很高，只要表结构出现变更就会同时对数据库检索和应用处理两个部分产生较大影响。另外，多表连接的兼容性不好，数据库不同SQL文也多少有些差异。而且***用分散数据库的时候，实现多表连接即麻烦又没有什么好处。因此，一些大型系统或者是支持多种类数据库的系统一般不会使用多表连接，而倾向于***用分解查询。
单次肯定是多表连接查询的效率高，但多次单表查询的吞吐量高，而且容易优化，例如分库分表，使用缓存减少DB访问次数等等，所以在大数据量高并发场景通常使用多次单表查询的方式。另外，不管是单表还是多表连接查询，SQL的执行时间和数据量、并发量都有很大关系，和扫描的数据行数也很有关系。如果一条SQL，平时执行一次要2秒，10个并发时，系统可能一点问题都没有，1000个并发时，数据库可能就被拖死了。我们组之前碰到过好几次这种问题，一张只有几万条数据的表，因为忘记加索引，平时执行只有几百毫秒，高峰期直接飙到几十秒，DB差点被拖垮。
先贴俩图镇镇场。
对于内连接，使用单个查询是有意义的，因为你只获得匹配的行。
对于左连接，多个查询要好得多。
看看下面的基准测试:
5个连接的单个查询
查询:8.074508秒
单纯从效率来讲，join的表不太多时，join效率比较高。但是占用的主要是数据库服务器的***。数据库***又是个瓶颈，不易横向扩展。所以在数据量大的时候，我们会***用单表查询，把循环和匹配等大量工作移到应用服务器上。应用服务器容易扩展，对并发支持更好。
当数据量大到千万级以上，就建议尽可能减少join，鼓励使用单表查询。查询优化比较容易。这时候使用join的一个大型查询就可能花很久，对其他查询造成阻塞，导致服务不可用。
当考虑单表查询后，就会衍生一系列的策略，比如冷热数据分离，将热数据和历史数据分离，大幅降低数据量级以提高热数据查询性能，并可以使用内存缓存。这样又促使你考虑引入微服务架构。
总结，数据量小，查询并发少，那么使用join的性能是可控的，开发成本低。当数量级上升到千万级且不断增加，尽早考虑向单表查询切换，否则可能有性能下降会导致系统奔溃。而且性能下降不是线性的，会陡降。
这个得看情况，一般数据不大的情况下多表连接查询和多次单表查询的效率差不多。如果数据量足够大，那肯定是多次单表查询的效率更高。在很多大的公司里面，都会禁用多表连接查询，原因就是一旦数据量足够大的时候多表连接查询效率会很慢，而且不利于分库分表的查询优化。那么看一下下面这个例子。
我这里有一个数据库，我们拿里面的客户表和地区表做两种查询的对比。用户表数据是31万条，地区表3511条。
1. 使用连表查询成都市的客户总数
2.使用多次单表查询客户总数
可以看到，查询出来的结果都是一样，但是第一种的连表查询用了0.67秒中，而第二种多次单表查询一共用时0.14秒。这个对比已经是很明显了吧。
虽然这只是一个很简单的例子，但是对比结果是非常明显的。在实际应用中可能会更复杂、数据更多，如果还使用连表查询时非常慢的，而且还消耗服务器***。
所以现在在很多大了公司明确要求禁止使用join查询，比如阿里、腾讯就明确规定禁用三表以上的join查询。
1. 多次单表查询，让缓存的效率更高。
许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。另外对于MySQL的查询缓存来说，如果关联中的某个表发生了变化，那么就无法使用查询缓存了，而拆分后，如果某个表很少改变，那么基于该表的查询就可以重复利用查询缓存结果了。
2. 将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。
到此，以上就是小编对于j***a衍生语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a衍生语言的1点解答对大家有用。
