SQLSERVER的执行计划中actual number of rows 为什么会比estimated number of rows大许多

在SQL查询中，当你使用TOP 10000这样的限制，并且涉及到多个表的关联查询时，出现实际返回行数远大于预期的情况，可能是因为以下原因：

1. 关联条件不严格：如果关联条件设计得不够精确，可能导致数据被重复匹配。例如，如果关联条件是基于非唯一字段，或者应该使用INNER JOIN的地方误用了LEFT JOIN或RIGHT JOIN，都可能导致结果集膨胀。

2. 索引不足：对于关联操作，合适的索引至关重要。如果关联字段上没有索引，数据库可能需要进行全表扫描，这不仅会大大降低查询效率，还可能导致数据被多次匹配。即使单表查询时性能尚可，但在多表关联时，缺乏有效索引的影响会被放大。

3. 统计信息过时：数据库的查询优化器依赖于统计信息来制定执行计划。如果统计信息没有及时更新，优化器可能会基于错误的行数估计做出不理想的执行计划选择。

4. 并行处理影响：在一些数据库系统中，为了加速查询，查询执行可能会被并行处理。在并行处理过程中，如果协调不当，可能会导致数据被多次计算或合并时出现问题。

针对上述情况，你可以尝试以下优化措施：

• 检查和优化关联条件：确保你的JOIN条件是严格的，只匹配那些真正相关的记录。

• 创建合适的索引：为关联字段创建索引，特别是那些出现在JOIN条件、WHERE条件中的字段。考虑使用覆盖索引（包含查询所需所有列的索引）以进一步提升效率。

• 更新统计信息：运行数据库的统计信息更新命令，确保查询优化器能基于最新的数据分布做出决策。

• 调整并行度：如果怀疑并行查询导致问题，可以尝试限制查询的并行度，或者调整数据库的并行查询设置。

• 使用查询提示：在某些情况下，手动提供查询提示（如FORCE INDEX, USE INDEX等）来指导优化器选择特定的索引或执行路径，但这种方法需要对数据库内部机制有深入理解。

• 分析执行计划：仔细审查查询的执行计划，了解数据库是如何执行查询的，特别注意那些实际行数与预期不符的部分，这通常能给出优化的方向。

最后，考虑到你提到的是阿里云环境，如果使用的是阿里云的RDS服务，还可以利用其内置的性能优化工具和服务，比如性能洞察（Performance Insights）来进一步诊断问题所在，并根据建议进行优化。