用n+1句sql解决多表查询反而比1句联合sql要好

多对一 n+1sql问题的是指下列情况。假设系统系统中存在两张表，学生表（n）和老师表（1），学生表和老师表是多对一关系。
学生表的字段为 sid,sname,tid
老师表的字段 为 tid tname
两张表通过tid外键关联。
现在假设一个页面需要浏览学生记录，同时要显示这个学生对应的老师名称，有两种查询方法。
1）一种方法 n+1句sql，先查询select * from 学生表。再根据结果记录查询 select * from 老师表 where tid =？
2）另外一种方法 是建立一条联合查询语句 select * from 学生表 a inner join 老师表 b on a.tid=b.tid。


在没有分页的情况下，第二种方法的效率比第一种方法高，然而在有分页的情况下，反而是n+1句sql的执行效率高。

假设两张表都没有索引，学生表有10000条记录，老师表为1000条记录，每个页面显示100条记录。那么第一种方法数据库的执行的时间复杂度是 10000+100*1000。
第二种方法执行的时间复杂度 是10000×1000。
双方的差别接近1000左右。
在有索引的情况下，双方的差别没有这么大，但也是第一种情况的算法复杂度小。

所以在系统存在分页（绝大部分的系统均存在分页）的情况下，我们还是采取n+1句sql语句进行查询的效率高。
而且第一种方法也是一种扩展性比较良好的方法。假设老师表的数据过多，我们需要把老师表进行水平切割成100个表，那么第一种方法的扩展性是比较好的。第二种方法只有重新修改

这种东西都是看情况才能决定使用何种方式的，没有人敢绝对的下定论

所以我的前提 是有分页的情况

你以为网络传输是白送的?

select * from 老师表 where tid in (t1, t2, t3 ... tn)

1 + 1 sql，网络也不成问题了

李华植的《海量数据库解决方案》 第5章 局部范围扫描（partial range scan）
应该有这种拆分，合并的原理解析

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n+1的确在网络方面会多耗一点资源，但是我觉得在大部分应用中，这些资源的消耗是可以补偿回来的。相对来说，对db的负担更加减轻了

网络IO补硬盘IO好吧在极端状态下可以补回来。

然后在内存里把老师再对应到每个学生上。

好吧 你是打算 用hibernate。