13、MySQL进阶：Join关联查询优化

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### **Demo Table**

```python
CREATE TABLE t1 (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  a int(11) DEFAULT NULL,
  b int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_a (a)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

create table t2 like t1;
```

两个表t1 和 t2 ， 一样的，包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。

数据量t1 ，t2 如下

```python
mysql> select count(1) from t1;
+----------+
| count(1) |
+----------+
|    10000 |
+----------+
1 row in set

mysql> select count(1) from t2;
+----------+
| count(1) |
+----------+
|      100 |
+----------+
1 row in set

mysql> 
```

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### **表关联常见有两种算法**

**嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法 （NLP）**

**定义**

一次一行循环地从第一张表（称为驱动表）中读取行，在这行数据中取到关联字段，根据关联字段在另一张表（被驱动表）里取出满足条件的行，然后取出两张表的结果合集。

**示例**

举个例子来说明一下

**【关联字段a有索引】**

mysql> 
```

从执行计划中可以看出

- 驱动表是 t2，被驱动表是 t1 。 从执行顺序上来看，先执行的就是驱动表，所以id=1 的是t2 ,如果id相同，从上到下顺序执行。 （id越大，优先级越高越先执行）
- 使用了 NLJ算法 . 一般 join 语句中，如果执行计划 Extra 中未出现 Using join buffer 则表示使用的 join 算法是 NLJ。

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### **执行过程**

mysql> 
```

执行过程如下

1、 先从t2驱动表里取出一条记录（如果有where条件，则按where条件过滤后的结果集中取出一行）；
2、 拿到t2结果集中的一条记录中的关联字段a,去t1表中查找；
3、 取出t1中满足条件的行，跟t2中获取到的结果合并，作为结果返回给客户端；
4、 重复上述步骤；

我们来算一下这个操作MySQL要读取多少行数据

**首先读取 t2 表的所有数据 100条记录 ，然后遍历这每行数据中字段 a 的值，根据 t2 表中 a 的值索引扫描 t1 表中的对应行(扫描100次 t1 表的索引(idx_a )，1次扫描可以认为最终只扫描 t1 表一行完整数据，也就是总共 t1 表也扫描了100行)， 因此整个过程扫描了 200 行。 （估算的）**

**如果被驱动表的关联字段没索引，使用NLJ算法性能会比较低 ，mysql会选择Block Nested-Loop Join算法。**

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### **规律**

- 优化器一般会优先选择小表做驱动表。所以使用 inner join 时，排在前面的表并不一定就是驱动表。
- 当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表
- 当使用right join时，右表时驱动表，左表是被驱动表
- 当使用join时，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表。

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### **基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法**

**定义**

把驱动表的数据读入到 join_buffer 中，然后扫描被驱动表，把被驱动表每一行取出来跟 join_buffer 中的数据做对比。

**示例**

**【关联字段b无索引】**

mysql> 
```

![](https://cloud.cxykk.com/images/2024/2/2/1553/1706860418194.png)

从执行计划中可以看出

驱动表是 t2，被驱动表是 t1 。 **从执行顺序上来看，先执行的就是驱动表，所以id=1 的是t2 ,如果id相同，从上到下顺序执行。**
使用了 **BNL** 算法 . Extra 中 的Using join buffer (Block Nested Loop)说明该关联查询
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### **执行过程**

1、 把t2的所有数据放入到join_buffer中；
2、 把表t1中每一行取出来，跟join_buffer中的数据做对比；
3、 返回满足join条件的数据；

我们来算一下这个操作MySQL要读取多少行数据

整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，因此扫描的总行数为10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) = 10100。

join_buffer 里的数据是无序的，极端情况下对表 t1 中的每一行，都要做 100 次判断，所以内存中的判断次数是 100 * 10000= 100 万次。

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### **join_buffer 放不下怎么办？**

我们这个例子里表 t2 才 100 行，要是表 t2 是一个大表，join_buffer 放不下怎么办呢

join_buffer 的大小是由参数 **join_buffer_size** 设定的，默认值是 256k。

mysql> 
```

如果放不下表 t2 的所有数据话，策略很简单，就是分段放。

举个例子

**比如 t2 表有1000行记录， join_buffer 一次只能放800行数据，那么执行过程就是先往 join_buffer 里放800行记录，然后从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比得到部分结果，然后清空 join_buffer ，再放入 t2 表剩余200行记录，再次从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比。所以就多扫了一次 t1 表。**

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### **被驱动表的关联字段没索引为什么要选择使用 BNL 算法而不使用 Nested-Loop Join 呢？**

如果上面第二条sql使用 Nested-Loop Join，那么扫描行数为 100 * 10000 = 100万次，因为没有索引，所以这个100万磁盘扫描。

虽然BNL也是100万，但是是内存中计算 ，肯定要快

所以，用BNL磁盘扫描次数少很多，相比于磁盘扫描，BNL的内存计算会快得多。

**因此MySQL对于被驱动表的关联字段没索引的关联查询，一般都会使用 BNL 算法。如果有索引一般选择 NLJ 算法，有索引的情况下 NLJ 算法比 BNL算法性能更高**

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### **如何界定大表 小表**

不是按照表中的数量来决定大表小表，而是根据参与计算的表的数量来决定大表还是小表。

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。

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### **关联sql的优化的两个核心点**

- 关联字段加索引，让mysql做join操作时尽量选择NLJ算法
- 小表驱动大表，写多表连接sql时如果明确知道哪张表是小表可以用straight_join写法固定连接驱动方式，省去mysql优化器自己判断的时间.

举个例子

比如：`select * from t2 straight_join t1 on t2.a = t1.a;` 代表指定mysql选着 t2 表作为驱动表。

- straight_join只适用于inner join，并不适用于left join，right join。 因为left join，right join已经代表指定了表的执行顺序
- 尽可能让优化器去判断，因为大部分情况下mysql优化器是比人要聪明的。使用straight_join一定要慎重，因为部分情况下人为指定的执行顺序并不一定会比优化引擎好。