哪些网站做黑名单信息如何优化上百度首页
在实际项目开发中，我们经常需要从多个数据表中统计和聚合项目相关数据。但如果处理不当，多表 LEFT JOIN 容易造成 数据行数异常放大 的问题，也就是我们常说的“笛卡尔积放大”。
本文通过一个简单示例，直观讲清问题产生的原因，并提供稳妥的解决方案。
🧩 问题场景
我们有如下三张表，结构如下：
a表是项目表b表是渠道B的数据c表是渠道C的数据
表之间通过 项目编码（pr_code） 关联。
📊 示例数据如下：
a 表：
| pr_code | 项目名称 |
|---|---|
| A001 | 项目A |
b 表（渠道B）：
| pr_code | 其他字段 |
|---|---|
| A001 | … |
| A001 | … |
| A001 | … |
共 3 条匹配记录
c 表（渠道C）：
| pr_code | 其他字段 |
|---|---|
| A001 | … |
共 1 条匹配记录
🧨 直接 LEFT JOIN 会出现什么问题？
我们尝试如下 SQL 来统计每个渠道的数量：
SELECT a.pr_code,COUNT(b.pr_code) AS b_count,COUNT(c.pr_code) AS c_count
FROM a
LEFT JOIN b ON a.pr_code = b.pr_code
LEFT JOIN c ON a.pr_code = c.pr_code
GROUP BY a.pr_code;
❗ 实际结果：
| pr_code | b_count | c_count |
|---|---|---|
| A001 | 3 | 3 |
c_count 为什么变成 3？不是只有一条吗？
😱 根本原因：笛卡尔积
当你对 a 先和 b 做连接后，形成了 3 条记录，再与 c 的 1 条记录做连接时，每一条都匹配到了 c 的这 1 条记录，最终形成了 3 x 1 = 3 条记录。于是 c_count 也变成了 3，而不是预期的 1。
✅ 正确解决方案：各表先聚合，再合并
我们可以把每个表的数据先独立 GROUP BY 统计好，再用 UNION ALL 汇总所有渠道的数据，最后再聚合一次，就不会重复计算了。
✅ 示例 SQL：
SELECT pr_code,SUM(b_count) AS b_count,SUM(c_count) AS c_count,SUM(b_count + c_count) AS total
FROM (SELECT pr_code, COUNT(*) AS b_count, 0 AS c_countFROM bGROUP BY pr_codeUNION ALLSELECT pr_code, 0 AS b_count, COUNT(*) AS c_countFROM cGROUP BY pr_code
) AS combined
GROUP BY pr_code;
✅ 结果就正常了：
| pr_code | b_count | c_count | total |
|---|---|---|---|
| A001 | 3 | 1 | 4 |
🧠 总结
- 多表 LEFT JOIN 时，如果子表有重复数据，连接后会放大行数。
- 不要直接对多表 LEFT JOIN 的结果做
COUNT(*)，要先各自聚合，再合并统计。 - 通用处理方式是：
先分表统计 → UNION ALL 合并 → 最外层再 GROUP BY 聚合
✨ 建议应用场景
这种方式特别适用于：
- 多渠道汇总项目数量
- 多维度数据源汇总
- 保证每条来源数据只统计一次，避免重复