大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言多表查询的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Java语言多表查询的解答，让我们一起看看吧。
sql一次查询需要关联十几张表，有什么优化方案么？
给你三个建议
建议一：
你应该找需求人员，了解清楚需求，看看能否减少关联表
建议二：
关联十几张表，很大概率，你这个是报表展示的需求，可以用etl工具抽取必要的字段，然后预处理一些简单汇总，这样能少扫描记录，提升查询速度
建议三：
建议使用适合做数据分析的平台，如Hadoop，hbase，tispark
我记得阿里巴巴开发手册规定了一次join不能超过3张表，为什么会有这种规范，显然是在某种业务场景下要多做数据冗余，方便查询，性能更高，带来的缺点就是更新可能会更复杂，而三范式结构更清晰，数据量大性能必然会下降，所以要有取舍，设计表结构时，要三范式和反范式结合而用，否则那些头部互联网公司哪个业务不复杂，虽然可以用es和hbase，但如果都是join十多张表那都不用玩了，我所在的物流公司，业务也是非常复杂，刚来公司的时候就发现，前期表结构规划不合理，也没有***用es等中间件做数据聚合，一个简单的例子，扫条码码入库，全链路压测吞吐连10都不到，走读下代码，一个获取订单信息的查询10张表，整个流程中还有多个系统的同步调用，基本上随便都是七八张表以上，本身也是个新项目，跑了一年左右了，量没有特别大，但是业务复杂的牵一发动全身，这种系统就别想重构了，大公司你懂的，所以首先就是各种sql优化，能提高多少是多少，待了半年左右就走了，再待下去量上来，系统扛不住，天天就得加班挨叼了。所以说一个好的设计，至少可以让你系统能抗的住未来一两年的业务的增长。
关联十几张表，这种业务查询是否频率很高？根据业务场景来做优化
1.如果查询的实时性没那么严格，类似统计报表的可以使用定时任务，在服务器空闲时候跑出结果集到一张表，可以定为一天跑一次，这样后面查询的时候就不用关联十几张表了。
缺点就是不能实时查询，但是如果报表实时性要求不高的完全可以***取这种方式，复杂度也算比较小的。
2.如果是oltp业务，那么可以存放到redis这种第三方缓存中，针对查询方式来进行设计，缓存的速度比高太多，基本上能适用这种业务。
缺点就是需要引入第三方组件，而且操作了还要设计较多的缓存操作，对事务控制更为严格
大数据和JAVA语言有啥区别？
J***a是一门面向对象编程语言，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一个概念性的东西。
大数据组件应用分类：数据***集、实时处理、数据存储、离线处理、交互式查询、数据展现。
大数据需要学习的技术体系包含Hadoop、spark、kafka、Storm等，J***a只是学习大数据技术需要的一个编程基础。
相关：大数据全系技术概览
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大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
软件开发是根据用户要求建造出软件系统或者系统中的软件部分的过程。软件开发是一项包括需求捕捉、需求分析、设计、实现和测试的系统工程。[_a***_]肯定软件开发更好就业
学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如J***a和.Net。J***a具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平***立与可移植性、多线程、动态性等特点。J***a可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。学会J***A后会具有一定的学习能力，再学习其它语言和技术会容易很多。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。
因此，如果想学习大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。例如Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用J***a，例如Apache的基于J***a的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握J***a语言编程。
到此，以上就是小编对于j***a语言多表查询的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a语言多表查询的2点解答对大家有用。
