阿里出过一个《Java开发手册》，上面有一条规约是禁止超过三张表的join。

而实际操作过程中，我们平时确实在SQL中写JOIN也比较少，两张表JOIN有的时候也有，多张表的JOIN在离线数据分析的时候很多，但是在线系统确实很少。经常有人问我为什么？

其实最主要的原因就是join的效率比较低。

MySQL是使用了嵌套循环（Nested-Loop Join）的方式来实现关联查询的，简单点说就是要通过两层循环，用第一张表做外循环，第二张表做内循环，外循环的每一条记录跟内循环中的记录作比较，符合条件的就输出。

而具体到算法实现上主要有simple nested loop，block nested loop和index nested loop这三种。

而且这三种的效率都没有特别高。

首先，最差的算法就是simple nested loop，他的做法简单粗暴，就是全量扫描连接两张表进行数据的两两对比，所以他的复杂度可以认为是O（n^2)。

好一点的算法是index nested loop，当Inner Loop的表用到字段有索引的话，可以用到索引进行查询数据，因为索引是B+树的，复杂度可以近似认为是O（nlogn）。

那block nested loop这种算法，其实是引入了一个Buffer，会提前把外循环的一部分结果提前放到多个JOIN BUFFER中，然后内循环的每一行都和多个buffer中的所有数据作比较，从而减少内循环的次数。他的复杂度是O（M*N），这里的M是buffer的个数。

所以，虽然MySQL已经尽可能的在优化了，但是这几种算法复杂度都还是挺高的，这也是为什么不建议在数据库中多表JOIN的原因。随着表越多，表中的数据量越多，JOIN的效率会呈指数级下降。

如果不能通过数据库做关联查询，那么需要查询多表的数据的时候要怎么做呢？

主要有两种做法：

1、在内存中自己做关联，即先从数据库中把数据查出来之后，我们在代码中再进行二次查询，然后再进行关联。 

2、数据冗余，那就是把一些重要的数据在表中做冗余，这样就可以避免关联查询了。

其实数据冗余是互联网业务中比较常见的做法，其实本质上是软件开发中一个比较典型的方案，那就是"用空间换时间"，通过做一些数据冗余，来提升查询速度。

在互联网业务中，比较典型的就是数据量大，并发高，并且通常查询的频率要远高于写入的频率，所以适当的做一些反范式，通过做一些字段的冗余，可以提升查询性能，降低响应时长，从而提升并发度。