子查询是 SQL 语句中的嵌套查询，可能会导致性能瓶颈，尤其是在处理大型数据集时。优化子查询对于高效的数据库操作至关重要，它能在复杂报告、数据分析和应用程序数据检索等任务中减少执行时间和资源消耗。
BigQuery 的实时数据仓库替代方案关键优化技术包括：1. **用连接替换**：子查询（尤其是用于过滤结果的相关子查询）通常可以重写为标准连接或 ——LEFT JOIN——，从而让优化器能够选择更高效的执行计划。2. **使用 EXISTS/NOT EXISTS**：在检查记录是否存在时，——EXISTS—— 通常比 ——IN—— 更快，因为它在找到匹配项后就会停止处理。3. **实现为临时表**：极其复杂的子查询通过将结果实现为临时表可能会受益，从而减少重复计算。4. **应用索引**：确保子查询 ——WHERE—— 子句和连接条件中的相关列都有索引。适当的索引能显著提高子查询的执行速度。
进行优化时，首先通过执行计划识别缓慢的子查询。有策略地使用连接或 EXISTS 运算符重写它们。如有必要，对复杂的中间结果使用临时表。确保所有连接列和筛选列都有良好的索引。测试不同方法至关重要。有效的优化能提供更快的查询响应、减少服务器负载、提高应用程序的可扩展性并增强用户体验。
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