外连接数据量超过100W条记录的表，会有什么性能问题不[阿里云云原生数据仓库] 暂停朗读为您朗读

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。

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。

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。