通常在大数据指300w以上的书单表数据时候，多表联合查询的效率比较低，根据卡迪尔积知道

复杂度等于n^表数，

但是如果查在构建索引的情况下，可以少走很多扫描行数，但是如果是数据区分度小的列

这时候索引的作用就很小 如对于状态 是否  这样的字段，获取出来的数据都是大几百万的

如果这时候采用in查询，代码层进行连接，那么内存将会被耗尽，这时候我们就不得不辛苦

我们的数据库做相应的聚合部分啦，如采用子查询，把相应的条件查出来，但是有一点，子查询

跟外部查询都可以走索引，可是是相当于两个查询，并且综合复杂度为走完索引后的n*m

卡迪尔积减少了，复杂度不变，另外一种方式就是对于作为高频查询条件的数据，采用数据冗余

的方式，把相应的列控制到该表，作代码级别的数据管理，等查询的时候，再走索引优化