云数据仓库ADB多个 join 跨多个表查询性能读写性能如何？

多个JOIN跨多个表查询的性能和读写性能取决于多种因素，包括但不限于JOIN的类型（如内连接、外连接、交叉连接等）、JOIN条件的有效性、表的大小、索引的有效性、JOIN顺序、数据分布情况及数据库系统的优化能力等。

JOIN条件：合理的JOIN条件可以大幅减少结果集的大小，而缺少JOIN条件（如Cross Join）可能导致结果集呈指数级增长，严重影响性能。

表的大小：参与JOIN的表越大，尤其是进行Cartesian Product（即Cross Join）时，计算成本越高，可能对系统稳定性造成影响。

JOIN消除：利用主外键约束等信息，数据库可以自动或通过提示（Hint）来消除不必要的JOIN操作，减少查询时间，提高性能。

JOIN顺序与方法：优化的JOIN顺序和正确的JOIN方法（如Hash Join、Nested Loop Join）可以显著提升性能。通常，应将过滤效果好的表放在JOIN序列的前面，且在Hash Join中，较小的表作为构建哈希表的一方可以降低内存消耗。

数据膨胀：应避免产生数据膨胀的JOIN，即输出行数远大于输入行数的情况，这会占用大量计算资源和内存。

分布式处理：在分布式数据库如ADB MySQL中，合理利用分布式聚合和其他并行处理能力可以提升性能，但需注意数据倾斜问题。

综上所述，为了优化多个JOIN的查询性能，应关注JOIN条件的有效性、合理安排JOIN顺序、利用数据库的JOIN优化特性，并结合具体场景进行细致调优。在特定场景下，可能还需数据库专家介入进行深入分析与优化。

此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”