34 | join语句的使用

在Mysql的实现中，Nested-Loop Join有3种实现的算法：

Simple Nested-Loop Join：SNLJ，简单嵌套循环连接
Index Nested-Loop Join：INLJ，索引嵌套循环连接
Block Nested-Loop Join：BNLJ，缓存块嵌套循环连接

在选择Join算法时，会有优先级，理论上会优先判断能否使用INLJ、BNLJ： Index Nested-LoopJoin > Block Nested-Loop Join > Simple Nested-Loop Join

本文围绕连个问题展开：

DBA不让使用join，使用join有什么问题？
不同的大小的表，如何选择驱动表？

创建表t1和t2：

代码语言：javascript复制

CREATE TABLE `t2` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB;

drop procedure idata;
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
  declare i int;
  set i=1;
  while(i<=1000)do
    insert into t2 values(i, i, i);
    set i=i 1;
  end while;
end;;
delimiter ;
call idata();

create table t1 like t2;
insert into t1 (select * from t2 where id<=100)

这两个表都有一个主键索引 id 和一个索引 a，字段 b 上无索引。存储过程 idata() 往表 t2 里插入了 1000 行数据，在表 t1 里插入的是 100 行数据。

Index Nested-Loop Join

代码语言：javascript复制

select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.a);

如果直接使用 join 语句，MySQL 优化器可能会选择表 t1 或 t2 作为驱动表，这样会影响我们分析 SQL 语句的执行过程。所以，为了便于分析执行过程中的性能问题，我改用 straight_join 让 MySQL 使用固定的连接方式执行查询，这样优化器只会按照我们指定的方式去 join。在这个语句里，t1 是驱动表，t2 是被驱动表。

explain的结果：

在这条语句里，被驱动表 t2 的字段 a 上有索引，join 过程用上了这个索引。

该语句的执行流程是这样的：

从表 t1 中读入一行数据 R；
从数据行 R 中，取出 a 字段到表 t2 里去查找；
取出表 t2 中满足条件的行，跟 R 组成一行，作为结果集的一部分；
重复执行步骤 1 到 3，直到表 t1 的末尾循环结束。

这个过程是先遍历表 t1，然后根据从表 t1 中取出的每行数据中的 a 值，去表 t2 中查找满足条件的记录。在形式上，这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似（也有点像嵌套的for循环），并且可以用上被驱动表的索引，所以我们称之为“Index Nested-Loop Join”，简称 NLJ。

NLJ执行流程图：

在这个流程里：

对驱动表 t1 做了全表扫描，这个过程需要扫描 100 行；
以上扫描出来的每一行R，根据a字段去表t2查询，走的是树搜索过程（唯一索引），因此每次搜索的过程只扫描一行，也是总共扫描100行；
所以共计扫描的行数是200行（t1 100行 t2 100行）。

能不能使用 join?

假设不使用join查询，使用单表查询：

执行select * from t1，查出表 t1 的所有数据，这里有 100 行；
循环遍历这 100 行数据：

从每一行 R 取出字段 a 的值 $R.a；
执行select * from t2 where a=$R.a；
把返回的结果和 R 构成结果集的一行。

在这个查询过程，也是扫描了 200 行，但是总共执行了 101 条语句，比直接 join 多了 100 次交互。除此之外，客户端还要自己拼接 SQL 语句和结果。显然使用join会好一点。

怎么选择驱动表？

以上这个 join 语句执行过程中，驱动表是走全表扫描，而被驱动表是走树搜索。

假设被驱动表的行数是 M。每次在被驱动表查一行数据，要先搜索索引 a，再搜索主键索引。每次搜索一棵树近似复杂度是以 2 为底的 M 的对数，记为 log2M，所以在被驱动表上查一行的时间复杂度是 2*log2M。

假设驱动表的行数是 N，执行过程就要扫描驱动表 N 行，然后对于每一行，到被驱动表上匹配一次。

因此整个执行过程，近似复杂度是 N N2log2M。

显然 N 的增大比M 的增大要大得多。因此用小表做驱动好一点。

结论：

使用 join 语句，性能比强行拆成多个单表执行 SQL 语句的性能要好；
如果使用 join 语句的话，需要让小表做驱动表。

以上结论的前提是 “可以使用被驱动表的索引”；

Simple Nested-Loop Join

再来看看被驱动表用不上索引的情况：

代码语言：javascript复制

EXPLAIN select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.b);

由于表 t2 的字段 b 上没有索引，因此再用图 2 的执行流程时，每次到 t2 去匹配的时候，就要做一次全表扫描。

t2的扫描是1000行，以上截图只是MySQL的估计。实则扫描的行数是 100*1000。

简单嵌套循环连接实际上就是简单粗暴的嵌套循环，如果table1有1万条数据，table2有1万条数据，那么数据比较的次数=1万 * 1万 =1亿次，这种查询效率会非常慢。

以上这种情况就是这种情况，但是MySQL使用了优化的 Block Nested-Loop Join 算法。

代码语言：javascript复制

EXPLAIN select * from t2 straight_join t1 on (t1.a=t2.b);

假如把t2换成驱动表，就不一样了。

全表扫描 t2，取出t2所有的行；
根据b字段去表t1查询，走的是树搜索过程（a是唯一索引），因此每次搜索的过程只扫描一行，总共扫描100行；
整个过程一共扫描 1000 100 行。用到的算法是 Index Nested-Loop Join 。

Block Nested-Loop Join

上述红框用到了一个 Using join buffer ，其实就是该优化的算法 Block Nested-Loop Join

这时候，被驱动表上没有可用的索引，算法的流程是这样的：

把表 t1 的数据读入线程内存 join_buffer 中，由于我们这个语句中写的是 select *，因此是把整个表 t1 放入了内存；
扫描表 t2，把表 t2 中的每一行取出来，跟 join_buffer 中的数据做对比，满足 join 条件的，作为结果集的一部分返回。
清空 join_buffer；
继续扫描表 t1，顺序读取最后的 12 行数据放入 join_buffer 中，继续执行第 2 步。

执行流程：

可以看到，这时候由于表 t1 被分成了两次放入 join_buffer 中，导致表 t2 会被扫描两次。虽然分成两次放入 join_buffer，但是判断等值条件的次数还是不变的，依然是 (88 12)*1000=10 万次。

假设，驱动表的数据行数是 N，需要分 K 段才能完成算法流程，被驱动表的数据行数是 M。

注意，这里的 K 不是常数，N 越大 K 就会越大（需要分段多次），因此把 K 表示为λ*N，显然λ的取值范围是 (0,1)。

所以，在这个算法的执行过程中：

扫描行数是 N λNM；
内存判断 N*M 次。

显然，内存判断次数是不受选择哪个表作为驱动表影响的。而考虑到扫描行数，在 M 和 N 大小确定的情况下，N 小一些，整个算式的结果会更小。所以结论是，应该让小表当驱动表。

N 固定的时候，参数join_buffer_size就影响了k（也就是λ）join_buffer_size 越大，一次可以放入的行越多，分成的段数也就越少，对被驱动表的全表扫描次数就越少。因为 join_buffer 不够大，需要对被驱动表做多次全表扫描，也就造成了“长事务”。

第一个问题：能不能使用 join 语句？

如果可以使用 Index Nested-Loop Join 算法，也就是说可以用上被驱动表上的索引，其实是没问题的；
如果使用 Block Nested-Loop Join 算法，扫描行数就会过多。尤其是在大表上的 join 操作，这样可能要扫描被驱动表很多次，会占用大量的系统资源。所以这种 join 尽量不要用。

所以你在判断要不要使用 join 语句时，就是看 explain 结果里面，Extra 字段里面有没有出现“Block Nested Loop”字样。（Using join buffer）

第二个问题是：如果要使用 join，应该选择大表做驱动表还是选择小表做驱动表？

如果是 Index Nested-Loop Join 算法，应该选择小表做驱动表；
如果是 Block Nested-Loop Join 算法：

在 join_buffer_size 足够大的时候，是一样的；
在 join_buffer_size 不够大的时候（这种情况更常见），应该选择小表做驱动表。所以，这个问题的结论就是，总是应该使用小表做驱动表。

小表：

demo1：

代码语言：javascript复制

select * from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=50;
select * from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=50;

明显第二个语句t2要相对小一点，只需要放入50行到join_buffer中。

demo2：

代码语言：javascript复制

select t1.b,t2.* from  t1  straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;
select t1.b,t2.* from  t2  straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;

这个例子里，表 t1 和 t2 都是只有 100 行参加 join。但是，这两条语句每次查询放入 join_buffer 中的数据是不一样的：

表 t1 只查字段 b，因此如果把 t1 放到 join_buffer 中，则 join_buffer 中只需要放入 b 的值；
表 t2 需要查所有的字段，因此如果把表 t2 放到 join_buffer 中的话，就需要放入三个字段 id、a 和 b。

这里，我们应该选择表 t1 作为驱动表。也就是说在这个例子里，“只需要一列参与 join 的表 t1”是那个相对小的表。

所以，更准确地说，在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与 join 的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是“小表”，应该作为驱动表。

结论：以上两种算法是由能否使用被驱动表的索引决定的。而能否用上被驱动表的索引，对 join 语句的性能影响很大。

如果可以使用被驱动表的索引，join 语句还是有其优势的；
不能使用被驱动表的索引，只能使用 Block Nested-Loop Join 算法，这样的语句就尽量不要使用；
在使用 join 的时候，应该让小表做驱动表。

结合 lru淘汰算法：

对被驱动表进行全表扫描，会把冷数据的page加入到buffer pool（链表）.,并且block nested-loop要扫描多次，两次扫描的时间可能会超过1秒，使lru的那个优化失效，把热点数据从buffer pool中淘汰掉，影响正常业务的查询效率。

代码语言：javascript复制

explain select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.a) where t1.a < 50;

这里没有用到索引，如果数据量不够多，并且满足a<50的行，占比比较高的话，优化器有可能会认为“还要回表，还不如直接扫主键id”

代码语言：javascript复制

explain select t1.a,t2.* from t2 straight_join t1 on (t1.a=t2.a) where t1.a < 50;

这个就用到了索引，因为t1不用回表。

nest 编程算法

0 人点赞