oceanbase数据库的T表和B表 都有索引 为啥left join 时间这么大

用sql audit 看看，发到社区问答上 把表结构也发一下吧。—此回答来自钉群“[社区]技术答疑群OceanBase”

在OceanBase数据库中，T表和B表都有索引的情况下执行LEFT JOIN操作，查询耗时较大可能的原因有很多。以下是可能导致LEFT JOIN效率较低的一些常见因素：

1. 索引选择与覆盖：

   • 虽然两个表都有索引，但JOIN操作所依据的字段可能并未在现有索引中，或者索引未被优化器有效利用。JOIN条件中使用的字段如果没有合适的索引支持，尤其是当涉及到非主键或非唯一键的大范围扫描时，会导致全表扫描或索引扫描效率低下。
   • 即使索引存在，但如果JOIN条件无法通过索引直接满足，即索引无法覆盖JOIN所需的所有列，那么即使进行了索引扫描，也还需要额外的随机I/O去获取其他列的数据。

2. 数据分布与分区：

   • 分布式数据库中，数据分布和分区策略对JOIN效率至关重要。如果JOIN操作跨越大量分区，或者分区键选择不合理，导致数据无法在分区内完成JOIN，将大大增加数据交换的成本，进而影响整体性能。

3. 数据倾斜：

   • 在分布式数据库中，如果JOIN的两边数据分布不均匀，某些分区的数据量远大于其他分区，那么整个JOIN过程就会受到最慢那个分区的影响，造成整体性能下降。

4. JOIN顺序与关联算法：

   • 查询优化器选择的JOIN顺序可能并非最优，尤其是在大表JOIN时，选择先执行小表JOIN或利用索引连接算法（如Index Nested-Loop Join）的效果会更好。但如果选择了全表扫描配合Nested Loop Join等低效算法，即使有索引也可能导致性能瓶颈。

5. 内存资源与缓存命中率：

   • 执行JOIN操作时，需要用到大量的内存资源，包括排序、缓冲池等。如果内存不足，可能导致频繁的磁盘I/O操作，从而降低性能。此外，索引和数据块能否有效缓存在内存中，也是影响JOIN速度的重要因素。

针对以上分析，您可以采取以下措施来优化LEFT JOIN操作：

• 确保JOIN条件字段有适当的索引，并检查查询计划确认优化器是否有效地利用了这些索引。
• 调整数据分区策略，尽量让JOIN操作能在分区内部完成，减少跨分区的数据传输。
• 分析数据分布，避免或减轻数据倾斜带来的负面影响。
• 使用EXPLAIN命令查看执行计划，考虑调整JOIN顺序或使用hint强制指定某种JOIN算法。
• 根据实际业务需求和资源状况，适当调整数据库参数，优化内存使用和缓存策略。

最后，针对700万和1000万这样规模的数据量，如果JOIN查询依然较慢，应当详细审查查询计划并结合OceanBase数据库特有的分布式特性和调优手段来进行深度优化。同时，定期进行维护和监控，及时发现并解决潜在的性能瓶颈。