在 SQL 数据库中，小表驱动大表是一种常见的优化策略。这种策略在涉及多表关联查询的情况下尤其有效。这是因为数据库查询引擎会尽可能少的读取和处理数据，这样能极大地提高查询性能。
"小表驱动大表"是指在多表关联查询时，先扫描行数较少的表（小表），然后用结果去关联行数较多的表（大表）。以下是使用这种策略的一些优点：
- 减少磁盘I/O操作: 对于大表，每一次磁盘I/O操作都可能会导致大量的数据页被加载到内存中，而如果是小表驱动大表，那么只有当小表中的行实际用于关联查询时，才会加载大表中的数据页，这可以大大减少不必要的磁盘I/O操作。
- 减少网络传输数据量: 当查询在分布式数据库系统中执行时，小表驱动大表可以减少需要在网络中传输的数据量。如果先从大表中读取数据，可能需要将大量的数据发送到其他节点进行关联操作，而如果是从小表开始，那么需要发送到其他节点的数据量将会大大减少。
- 更好的利用缓存: 由于小表的数据量较小，它们更有可能全部装入数据库的缓存中。这样，关联操作可以直接在内存中完成，避免了访问磁盘的开销。
- 减少内存占用和临时空间的使用: 在某些关联类型（如哈希关联）中，数据库可能需要在内存中为每个参与关联的表创建一个哈希表。如果大表驱动小表，那么可能需要为大表创建一个巨大的哈希表，这不仅会消耗大量的内存，还可能导致临时空间的使用。
小表驱动大表能够提高查询的效率和性能，减少资源的使用。当然，这不是一个铁律，是否使用这种策略取决于具体的查询条件和数据分布。在实际情况中，数据库的查询优化器通常会根据表的统计信息来决定执行计划，包括哪个表应该先扫描，哪个表应该后扫描。
