缓存和数据库索引是数据库性能优化的两个重要手段。它们可以共同优化 join 查询的性能，以下是一些建议：
选择合适的缓存策略：根据查询的特点和需求选择合适的缓存策略。例如，对于不经常变化的数据，可以使用内存缓存（如 Redis）来存储查询结果；而对于实时性要求较高的数据，可以考虑使用本地缓存或者磁盘缓存。
使用索引：为经常用于 join 操作的列创建索引，以加速查询速度。在创建索引时，需要权衡索引的大小和维护成本。过大的索引可能导致插入、更新和删除操作的性能下降。
优化查询语句：合理地设计查询语句，避免不必要的 join 操作。例如，可以将小表放在 join 操作的右边，因为小表的数据量较小，可以作为连接后的结果集的过滤条件。
分页查询：对于大量数据的 join 查询，可以使用分页查询来减少单次查询的数据量。这样可以降低内存和数据库的压力，提高查询性能。
使用懒加载：对于非实时性要求较高的数据，可以考虑使用懒加载策略，即在需要时才从数据库中获取数据。这样可以减轻数据库的压力，提高查询性能。
缓存预热：在系统上线前，预先将一些热点数据加载到缓存中，以减少系统上线后的缓存穿透和缓存雪崩的风险。
监控和调整：定期监控数据库的性能指标，如查询响应时间、缓存命中率等，根据实际情况调整缓存策略和索引设置，以达到最佳的性能表现。
总之，缓存和数据库索引可以共同优化 join 查询的性能。在实际应用中，需要根据具体需求和场景选择合适的策略，并通过监控和调整来持续优化性能。
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