在大型互联网企业或者“超大规模”数据库环境中，不建议频繁使用多表join的原因主要涉及性能、可维护性和架构设计等方面。以下是一些常见的考虑因素：
性能问题
计算复杂性：多表join通常需要进行复杂的计算，如哈希连接、合并连接，这会显著增加查询的计算开销，影响响应时间。资源消耗：join操作特别是在多表参与时，会占用大量的内存和CPU资源，尤其是涉及大表或需要多大量数据进行join时。索引依赖：join的性能很大程度上依赖索引的存在和选择，当索引不当或者没有索引时，查询性能会大幅下降。 可扩展性
水平扩展挑战：在分布式数据库架构中，join操作可能需要跨多个节点获取数据（即跨节点join），这往往会导致大量的数据传输，增加系统负担。难以分片：复杂的join查询在分片数据库中难以优化，因为涉及多个分片的数据可能位于不同的物理节点上，因此难以高效进行。 维护与复杂度
代码复杂性：复杂的多表join查询往往导致SQL语句难以理解和维护，维护这种复杂查询的成本过高。调试困难：当数据错误或者查询性能不佳时，复杂的join查询难以调试和定位问题。 架构设计
领域模型割裂：join通常需要深度了解不同表之间的关系，容易导致与领域模型设计上的不一致。微服务架构限制：在微服务架构中，设计通常是去中心化和跨服务的，join查询往往违反服务数据自治的原则。
替代策略
为了避免使用多表join，企业通常采取以下策略：
反范式化：适当的冗余存储以减少join需求数据冗余：在不同表中冗余存储一些公共字段，以避免频繁的join分而治之：将复杂查询拆分为多个简单查询，在应用层进行数据组合预先计算：通过ETL作业预先计算和存储结果使用NoSQL数据库：设计生产系统时采用文档数据库或键值存储一类的NoSQL数据库来轻松支持复杂数据需求
这些方法有助于提高查询性能、减少延迟并增强系统的可扩展性。因此，大厂在设计数据库或编写查询时，往往会尽量避免频繁的复杂多表join。