大家在开发过程中总能遇到某个数据表需要加个字段数据的情况，然而有些数据要关联到大表，就会造成总体查询效率大大降低的情况，这篇文章提供一个小思路，小技巧分享给大家。
上代码（需求场景是在主数据中加入一个统计金额的数据，统计金额需要关联某个大表，造成大表连大表的尴尬情况）：
public PageInfo<Map> pageBill(Map params,Integer pageNum, Integer pageSize) {
//分页 分页场景使用更佳
PageMethod.startPage(pageNum, pageSize);
//主数据查询
List<Map> list = someBillMapper.listBill(params);
if(list != null && list.size() > 0){
/**
先将从数据需要用到的id提炼出来，此id是主数据与从数据关联的id(a.id = b.pid)，
通过此id，从数据查询就可以精确高效的查询出需要的数据。
*/
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Map m :list) {
sb.append(","+m.get("id"));
}
/**
从数据（通过上面得到的id直接查询需要的数据：
大概理解就是: select id,pid,amount from table where id in (提炼出来的id集)
此为简化的 实际场景复杂的多。
*/
List<Map> otherAccount = someBillMapper.getOtherAccount(sb.toString().substring(1));
/**
核心1：将查询出来的从数据通过map集合存起来，
key为从数据的关联pid(主 a.id = b.pid 从关系)，value为整行map数据（id,pid,amount）
*/
Map comMap = new LinkedHashMap();
for (Map m :otherAccount) {
comMap.put(m.get("pid"),m);
}
/**
核心2：遍历主数据，比对id，id相等将从数据插入主数据，实现主数据增加从数据。
*/
for (Map p : list ) {
if(comMap.containsKey(p.get("id"))){
Map son= (Map) comMap.get(p.get("id"));
p.put("account",son.get("account"));
}
}
}
PageInfo<Map> pageInfo = new PageInfo<Map>(list);
return pageInfo;
}
大体就是这种思路，公司因为出台慢SQL标准，所以要尽量避免一个sql关联太多表查询，需要将业务拆分，以前的多表关联都要拆成单表，双表，在代码里跑，可以减轻数据库的负担同时减少慢sql的数量。不管几个表，拆解思路基本都是这样子。