where文で件数を大きく絞って、テンポラリーを作成してから、joinすると速いです。件数を絞る条件がある前提ですが、負荷の大きいjoinする前に、入力件数を減らす事をまず考えることをおすすめします。

joinする対象を小分けにするとかですかね。 キーを探す量が減れば速くはなると思います。 結合したら後から連結します。

列志向DBをおすすめします。clickhouseみたいな。

他の方も書かれている通り、必要なindexを上手く張るしかないですね。ただレコード数が多くなるとRDBであれば限界があるのでpartiionを切るとか、Read-only専用でコラム型など別のタイプのDBを用意するとかですかね。

ここ辺はやってると思うけど join 後 where の処理があるなら on に条件式書いた方が早くななります 結合してから絞る 絞ってから結合の簡単な理屈

一時TBにjoin対象にNo.振るようにインデックス貼って取得してから結合する。 捜査対象がnullの場合を考慮しないならleft joinしない。 とかでいけると思います。

データベースの設定？設計？が腐ってる可能性高いですね… うちの製品をお使いのお客様で、日次10TB/2500億件の処理してるケースがありますが、この規模まで行くならELTを諦めてETLにする必要がありますが。

インデックスを貼るは基本だけど後はどれくらいのデーターを使ってるかによる。 必要テーブルを全てインメモリに読み込む。 ワークの領域(例えばSQLServerだとtempdb)を可変ではなく固定にしこれもインメモリにする事も可能。 統計情報を手動更新するのも役立つ。

まずどのDBを使ってるかにもよります。 単純にチューニングもやったうえでSQLの性能限界にきてるなら、いっそレコードを結合した状態で丸ごと分析用の別テーブルへ格納してしまう。データが変わるなら、更新されるようにトリガーなりバッチなりを組む。などでしょう。 一発で無理なら分けましょう。

最近のSQLDBの動きを知らないので変なこと言っているかもしれませんが、単純な表の結合で1万レコードをjoinする場合は10,000x10,000で結合されて、その後selectされると思うので、一旦100,000,000行作ると考えると遅くなりそうですが。