Como otimizar uma consulta lenta em loops aninhados (inner join)

TL;DR

Como essa pergunta continua recebendo visualizações, vou resumi-la aqui para que os recém-chegados não tenham que sofrer com a história:

JOIN table t ON t.member = @value1 OR t.member = @value2 -- this is slow as hell
JOIN table t ON t.member = COALESCE(@value1, @value2)    -- this is blazing fast
-- Note that here if @value1 has a value, @value2 is NULL, and vice versa

Eu percebo que isso pode não ser um problema de todos, mas ao destacar a sensibilidade das cláusulas ON, isso pode ajudá-lo a olhar na direção certa. De qualquer forma, o texto original está aqui para futuros antropólogos:

Texto original

Considere a seguinte consulta simples (apenas 3 tabelas envolvidas)

    SELECT

        l.sku_id AS ProductId,
        l.is_primary AS IsPrimary,
        v1.category_name AS Category1,
        v2.category_name AS Category2,
        v3.category_name AS Category3,
        v4.category_name AS Category4,
        v5.category_name AS Category5

    FROM category c4
    JOIN category_voc v4 ON v4.category_id = c4.category_id and v4.language_code = 'en'

    JOIN category c3 ON c3.category_id = c4.parent_category_id
    JOIN category_voc v3 ON v3.category_id = c3.category_id and v3.language_code = 'en'

    JOIN category c2 ON c2.category_id = c3.category_id
    JOIN category_voc v2 ON v2.category_id = c2.category_id and v2.language_code = 'en'

    JOIN category c1 ON c1.category_id = c2.parent_category_id
    JOIN category_voc v1 ON v1.category_id = c1.category_id and v1.language_code = 'en'

    LEFT OUTER JOIN category c5 ON c5.parent_category_id = c4.category_id
    LEFT OUTER JOIN category_voc v5 ON v5.category_id = c5.category_id and v5.language_code = @lang

    JOIN category_link l on l.sku_id IN (SELECT value FROM #Ids) AND
    (
        l.category_id = c4.category_id OR
        l.category_id = c5.category_id
    )

    WHERE c4.[level] = 4 AND c4.version_id = 5

Esta é uma consulta bastante simples, a única parte confusa é a última junção de categoria, é assim porque a categoria de nível 5 pode ou não existir. No final da consulta, estou procurando informações de categoria por ID do produto (ID do SKU), e é aí que entra a tabela muito grande category_link. Finalmente, a tabela #Ids é apenas uma tabela temporária contendo 10.000 IDs.

Quando executado, recebo o seguinte plano de execução real:

Como você pode ver, quase 90% do tempo é gasto nos Loops Aninhados (Inner Join). Aqui estão informações extras sobre esses loops aninhados:

Observe que os nomes das tabelas não correspondem exatamente porque editei os nomes das tabelas de consulta para facilitar a leitura, mas é muito fácil corresponder (ads_alt_category = category). Existe alguma maneira de otimizar essa consulta? Observe também que em produção, a tabela temporária #Ids não existe, é um parâmetro com valor de tabela dos mesmos 10.000 IDs passados ​​para o procedimento armazenado.

Informação adicional:

• índices de categoria em category_id e parent_category_id
• índice category_voc em category_id, language_code
• índice category_link no sku_id, category_id

Editar (resolvido)

Conforme apontado pela resposta aceita, o problema era a cláusula OR no category_link JOIN. No entanto, o código sugerido na resposta aceita é muito lento, mais lento até que o código original. Uma solução muito mais rápida e também muito mais limpa é simplesmente substituir a condição JOIN atual pela seguinte:

JOIN category_link l on l.sku_id IN (SELECT value FROM @p1) AND l.category_id = COALESCE(c5.category_id, c4.category_id)

Este ajuste de minuto é a solução mais rápida, testada contra a junção dupla da resposta aceita e também testada contra o CROSS APPLY, conforme sugerido por valverij.