外连接数据量超过100W条记录的表，会有什么性能问题不

外连接两个数据量超过100W条记录的表，可能会导致如下性能问题：

1. 效率低下：外连接两个数据量较大的表时，查询的效率会比较低下，因为需要遍历大量的数据。

2. 内存消耗：外连接两个数据量较大的表时，内存的消耗也会比较大，可能会导致系统出现内存不足的问题。

3. 硬盘读取压力：如果两个表所在的存储位置不同，进行外连接操作时，需要从硬盘上读取大量数据，可能导致硬盘读取的压力增大。

4. 查询超时：在处理外连接两个数据量较大的表时，由于处理时间较长，可能会导致查询超时的问题。

为了避免这些性能问题，可以考虑通过以下几种方式优化：

1. 使用合适的索引：为连接用到的字段建立合适的索引，可以加快查询速度，降低内存消耗和硬盘读取压力。

2. 使用分页查询：在查询时，可以采用分页的方式，每次查询一定数量的记录，避免一次性查询大量数据，从而避免内存不足和查询超时的问题。

3. 优化算法：对外连接算法进行优化，可以加快查询速度，降低内存消耗。

4. 数据分区：将数据分区后再进行连接操作，可以减少内存消耗和硬盘读取压力。

综上所述，外连接两个数据量较大的表时需要进行性能优化，以提高查询效率和避免出现性能问题。

对于数据量较大的场景可以改写join方式，参考下文档：https://help.aliyun.com/document_detail/196929.html?spm=a2c4g.194599.0.0.60de6b62dFxwxj，此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”

外连接数据量超过100万条记录的表时，可能会遇到以下性能问题：

1. 查询速度缓慢：在外连接两张表时，需要将它们的每一行记录都进行匹配，这个过程会非常耗时，当一张表中的数据量超过100万行时，就会导致查询速度变慢。

2. 内存压力：当查询结果集很大时，需要使用临时表来存储数据，如果结果集中的数据过多，就会占用大量的内存空间，导致服务器的内存压力增大。

3. 磁盘IO压力：对于大表进行外连接查询时，可能需要创建临时表和索引，这会增加磁盘IO压力。

为了解决这些问题，可以通过以下方法进行优化：

1. 尽量减少不必要的查询操作，并通过添加索引等方式提高查询效率。

2. 可以考虑分页查询，并设置合适的每页记录数量，以减轻查询负担。

3. 优化SQL，尽量减少临时表的创建和数据量的传输。

4. 将大表进行分区或分表，将数据划分为多个小表，从而减少查询的数据量。

当外连接的数据量超过100W条记录时，可能会出现以下性能问题：

长时间等待：当外连接查询的数据量增加时，查询的响应时间也会相应地增加，这可能导致用户长时间等待结果返回。

资源消耗：外连接操作需要对多个表进行扫描和比较，需要占用更多的系统资源，包括CPU、内存和磁盘等。如果连接的数据量很大，可能会导致系统资源不足，从而影响查询的效率。

数据传输：当连接的数据量较大时，查询需要传输的数据也会增加，这可能会导致网络带宽不足，从而降低查询的速度。

为了避免这些性能问题，建议在设计数据库结构时尽量避免使用大型外连接查询，可以考虑使用分库分表、索引优化和数据缓存等技术来提高查询效率。另外，合理使用分页查询和聚合函数等功能也可以有效地减少查询的数据量，提高查询效率。

楼主你好，如果没有流式查询,想要从数据库取 100w 条记录而又没有足够的内存时,就不得不分页查询,而分页查询效率取决于表设计,如果设计的不好,就无法执行高效的分页查询。