先看一下实验的两张表:

表comments,总行数28856
表comments_for,总行数57,comments_id是有索引的,ID列为主键。
以上两张表是我们测试的基础,然后看一下索引,comments_for这个表comments_id是有索引的,ID为主键。
最近被公司某一开发问道JOIN了MySQL JOIN的问题,细数之下发下我对MySQL JOIN的理解并不是很深刻,所以也查看了很多文档,最后在InsideMySQL公众号看到了两篇关于JOIN的分析,感觉写的太好了,拿出来分享一下我对于JOIN的实际测试吧。下面先介绍一下MySQL关于JOIN的算法,总共分为三种(来源为InsideMySQL):
MySQL是只支持一种JOIN算法Nested-Loop Join(嵌套循环链接),不像其他商业数据库可以支持哈希链接和合并连接,不过MySQL的Nested-Loop Join(嵌套循环链接)也是有很多变种,能够帮助MySQL更高效的执行JOIN操作:
(1)Simple Nested-Loop Join(图片为InsideMySQL取来)
这个算法相对来说就是很简单了,从驱动表中取出R1匹配S表所有列,然后R2,R3,直到将R表中的所有数据匹配完,然后合并数据,可以看到这种算法要对S表进行RN次访问,虽然简单,但是相对来说开销还是太大了
(2)Index Nested-Loop Join,实现方式如下图:
索引嵌套联系由于非驱动表上有索引,所以比较的时候不再需要一条条记录进行比较,而可以通过索引来减少比较,从而加速查询。这也就是平时我们在做关联查询的时候必须要求关联字段有索引的一个主要原因。
这种算法在链接查询的时候,驱动表会根据关联字段的索引进行查找,当在索引上找到了符合的值,再回表进行查询,也就是只有当匹配到索引以后才会进行回表。至于驱动表的选择,MySQL优化器一般情况下是会选择记录数少的作为驱动表,但是当SQL特别复杂的时候不排除会出现错误选择。
在索引嵌套链接的方式下,如果非驱动表的关联键是主键的话,这样来说性能就会非常的高,如果不是主键的话,关联起来如果返回的行数很多的话,效率就会特别的低,因为要多次的回表操作。先关联索引,然后根据二级索引的主键ID进行回表的操作。这样来说的话性能相对就会很差。
(3)Block Nested-Loop Join,实现如下:
在有索引的情况下,MySQL会尝试去使用Index Nested-Loop Join算法,在有些情况下,可能Join的列就是没有索引,那么这时MySQL的选择绝对不会是最先介绍的Simple Nested-Loop Join算法,而是会优先使用Block Nested-Loop Join的算法。
Block Nested-Loop Join对比Simple Nested-Loop Join多了一个中间处理的过程,也就是join buffer,使用join buffer将驱动表的查询JOIN相关列都给缓冲到了JOIN BUFFER当中,然后批量与非驱动表进行比较,这也来实现的话,可以将多次比较合并到一次,降低了非驱动表的访问频率。也就是只需要访问一次S表。这样来说的话,就不会出现多次访问非驱动表的情况了,也只有这种情况下才会访问join buffer。
在MySQL当中,我们可以通过参数join_buffer_size来设置join buffer的值,然后再进行操作。默认情况下join_buffer_size=256K,在查找的时候MySQL会将所有的需要的列缓存到join buffer当中,包括select的列,而不是仅仅只缓存关联列。在一个有N个JOIN关联的SQL当中会在执行时候分配N-1个join buffer。
上面介绍完了,下面看一下具体的列子
(1)全表JOIN
EXPLAIN SELECT * FROM comments gc
JOIN comments_for gcf ON gc.comments_id=gcf.comments_id;
看一下输出信息:
 
可以看到在全表扫描的时候comments_for 作为了驱动表,此事因为关联字段是有索引的,所以对索引idx_commentsid进行了一个全索引扫描去匹配非驱动表comments ,每次能够匹配到一行。此时使用的就是Index Nested-Loop Join,通过索引进行了全表的匹配,我们可以看到因为comments_for 表的量级远小于comments ,所以说MySQL优先选择了小表comments_for 作为了驱动表。
(2)全表JOIN+筛选条件
SELECT * FROM comments gc
JOIN comments_for gcf ON gc.comments_id=gcf.comments_id
WHERE gc.comments_id =2056
此时使用的是Index Nested-Loop Join,先对驱动表comments 的主键进行筛选,符合一条,对非驱动表comments_for 的索引idx_commentsid进行seek匹配,最终匹配结果预计为影响一条,这样就是仅仅对非驱动表的idx_commentsid索引进行了一次访问操作,效率相对来说还是非常高的。
(3)看一下关联字段是没有索引的情况:
EXPLAIN SELECT * FROM comments gc
JOIN comments_for gcf ON gc.order_id=gcf.product_id
我们看一下执行计划:
从执行计划我们就可以看出,这个表JOIN就是使用了Block Nested-Loop Join来进行表关联,先把comments_for (只有57行)这个小表作为驱动表,然后将comments_for 的需要的数据缓存到JOIN buffer当中,批量对comments 表进行扫描,也就是只进行一次匹配,前提是join buffer足够大能够存下comments_for的缓存数据。
而且我们看到执行计划当中已经很明确的提示:Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)
一般情况出现这种情况就证明我们的SQL需要优化了。
要注意的是这种情况下,MySQL也会选择Simple Nested-Loop Join这种暴力的方法,我还没搞懂他这个优化器是怎么选择的,但是一般是使用Block Nested-Loop Join,因为CBO是基于开销的,Block Nested-Loop Join的性能相对于Simple Nested-Loop Join是要好很多的。
(4)看一下left join
EXPLAIN SELECT * FROM comments gc
LEFT JOIN comments_for gcf ON gc.comments_id=gcf.comments_id
看一下执行计划:
这种情况,由于我们的关联字段是有索引的,所以说Index Nested-Loop Join,只不过当没有筛选条件的时候会选择第一张表作为驱动表去进行JOIN,去关联非驱动表的索引进行Index Nested-Loop Join。
如果加上筛选条件gc.comments_id =2056的话,这样就会筛选出一条对非驱动表进行Index Nested-Loop Join,这样效率是很高的。
如果是下面这种:
EXPLAIN SELECT * FROM comments_for gcf
LEFT JOIN comments gc ON gc.comments_id=gcf.comments_id
WHERE gcf.comments_id =2056
通过gcf表进行筛选的话,就会默认选择gcf表作为驱动表,因为很明显他进行过了筛选,匹配的条件会很少,具体可以看下执行计划:
此,join基本上已经很明了了,未完待续中,欢迎大家指出错误,我会认真改正。。。。
 

MySQL JOIN原理(转)的更多相关文章

  1. MySQL JOIN原理

    先看一下实验的两张表: 表comments,总行数28856 表comments_for,总行数57,comments_id是有索引的,ID列为主键. 以上两张表是我们测试的基础,然后看一下索引,co ...

  2. 由一个场景分析Mysql的join原理

    背景 这几天同事写报表,sql语句如下 select * from `sail_marketing`.`mk_coupon_log` a left join `cp0`.`coupon` c on c ...

  3. MySQL索引原理及慢查询优化

    原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and ...

  4. (转)MySQL索引原理及慢查询优化

    转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到 ...

  5. MySQL索引原理及慢查询优化 转载

    原文地址: http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能 ...

  6. MySQL索引原理及慢查询优化(转)

    add by zhj:这是美团点评技术团队的一篇文章,讲的挺不错的. 原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰 ...

  7. 【转载】MySQL索引原理及慢查询优化

    原文链接:美团点评技术团队:http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型 ...

  8. MySQL查询原理及其慢查询优化案例分享(转)

    MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更 好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职 ...

  9. MySQL索引原理与慢查询优化

    索引目的 索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才 ...

随机推荐

  1. VS Code中配置python版本以及Python多版本

    VS Code中配置python版本VS Code十分方便配置python的版本:可以选在在本地setting.json或者全局setting.json文件中配置:python.pythonPath在 ...

  2. aligin-items与aligin-content的区别

    align-items 属性使用于所有的flex容器,它是用来设置每个flex元素在侧轴上的默认对齐方式 aligin-items 与align-content有相同的功能,不过不同点是它是用来让每一 ...

  3. [LeetCode] 138. Copy List with Random Pointer 拷贝带随机指针的链表

    A linked list is given such that each node contains an additional random pointer which could point t ...

  4. 最新 奥买家java校招面经 (含整理过的面试题大全)

    从6月到10月,经过4个月努力和坚持,自己有幸拿到了网易雷火.京东.去哪儿.奥买家等10家互联网公司的校招Offer,因为某些自身原因最终选择了奥买家.6.7月主要是做系统复习.项目复盘.LeetCo ...

  5. [IOT] - Raspbian Buster 设置固定 IP

    背景 Raspberry Pi 4 + Raspbian Buster 配置步骤 1. 打开文件 "/etc/dhcpcd.conf" 进行配置. 2. 有线网卡配置固定IP in ...

  6. 2.RabbitMQ 的可靠性消息的发送

      本篇包含 1. RabbitMQ 的可靠性消息的发送 2. RabbitMQ 集群的原理与高可用架构的搭建 3. RabbitMQ 的实践经验   上篇包含 1.MQ 的本质,MQ 的作用 2.R ...

  7. 简单的python爬虫教程:批量爬取图片

    python编程语言,可以说是新型语言,也是这两年来发展比较快的一种语言,而且不管是少儿还是成年人都可以学习这个新型编程语言,今天南京小码王python培训机构变为大家分享了一个python爬虫教程. ...

  8. quartz2.3.0(十二)通过RMI协议向Scheduler调度器远程添加job任务

    此代码示例通过RMI协议向Scheduler调度器远程添加job任务. 代码文件包括:job任务类(SimpleJob.java).RMI服务端server类(RemoteServerExample. ...

  9. quartz2.3.0(九)job任务监听器,监听任务执行前、后、取消手动处理方法

    job1任务类 package org.quartz.examples.example9; import java.util.Date; import org.quartz.Job; import o ...

  10. [BZOJ2739]最远点(DP+分治+决策单调性)

    根据旋转卡壳,当逆时针遍历点时,相应的最远点也逆时针转动,满足决策单调性.于是倍长成链,分治优化DP即可,复杂度O(n^2). #include<cstdio> #include<a ...