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1024程序员节|【MySQL从入门到精通】【高级篇】（二十七）外连接和内连接如何进行查询优化呢？join的原理了解一波

news 来源：原创 2024/5/19 6:45:23

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文章目录

- 1. 简介
- 2. 数据准备&索引优化说明
- - 2.1. 左连接说明
  - - 2.1.1. 没有索引的情况下
    - 2.1.2. 给左表添加索引
    - 2.1.3. 给右表添加索引
  - 2.2. 内连接说明
- 3. JOIN的原理
- - 3.1. Simple Nested-Loop Join (简单嵌套循环连接)
  - 3.2. Index Nested-Loop Join(索引嵌套循环连接)
  - 3.3. Block Nested-Loop Join（块嵌套循环连接）
- 4.总结
- 5. 送书活动
- - 第一类【MySQL数据库进阶实战】：共4本
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1. 简介

上一篇文章我们介绍了
【MySQL从入门到精通】【高级篇】（二十六）建了索引就能用么？我看未必。来看看几种索引失效的情况吧上篇文章我们将来学习索引失效的几种情况。有时候并不是说加了索引，就一定能用上索引，还是要具体情况具体分析。本文将介绍一下MySQL优化器如何对外连接和内连接进行查询优化的以及介绍Join语句的底层原理。

2. 数据准备&索引优化说明

下面准备了两张数据表，分别是分类表category和图书表book，然后分别在category表和book表中插入17条数据。

-- 分类表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS category(
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	card INT NOT NULL,
	PRIMARY KEY(id)
) ENGINE=INNODB;
-- 图书表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS book(
    bookid INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	card INT NOT NULL,
 	PRIMARY KEY(bookid)
) ENGINE=INNODB;

INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO category(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1+(RAND()*20)));

在MySQL中的连接分为外连接和内连接。外连接又分为左连接和右连接。
内连接就是取两个表的交集数据。
左连接以左表为准，取左表的全部关联数据
右连接以右表为准，取右表的全部关联数据

2.1. 左连接说明

2.1.1. 没有索引的情况下

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM category LEFT JOIN book ON category.card=book.card;

没有索引的情况下，直接关联两个数据表查看执行计划可以看出两个表的type都是ALL。
在这里插入图片描述

2.1.2. 给左表添加索引

在左连接中，左表作为驱动表，如果给左表添加索引的话，则左表可以使用到索引，这里需要注意的是左表和右表的关联字段的类型要一致呢！

ALTER TABLE category ADD INDEX idx_category_card(card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM category LEFT JOIN book ON category.card=book.card;

在这里插入图片描述

2.1.3. 给右表添加索引

给右表添加索引也是同理，添加完索引之后，右表作为被驱动表也是可以使用到该索引的，从而避免全表扫描。

ALTER TABLE book ADD INDEX idx_book_card(card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM category LEFT JOIN book
ON category.card=book.card;

在这里插入图片描述
从上图可以看出，在左连接中左表都是作为驱动表，右表作为被驱动表。

2.2. 内连接说明

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM category INNER JOIN book ON category.card=book.card;

在这里插入图片描述
对于内连接来说，查询优化器可以决定谁作为驱动表，谁作为被驱动表出现。虽然两个表都有索引，虽然category表在前面，但是最终查询优化器决定将book表作为驱动表。
下面我们试下删除category表中的索引，接着看下效果如何：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM category INNER JOIN book ON category.card=book.card;

在这里插入图片描述
我们可以看出对于内连接来讲，如果表的连接条件中只有一个字段有索引，则有索引的字段所在的表会被作为被驱动表出现的。

3. JOIN的原理

join方式连接多个表，本质上就是各个表之间的循环匹配。MySQL5.5 版本之前，MySQL只支持一种表之间关联方式，就是嵌套循环（Nested Loop Join）。如果关联表的数据很大，则join关联的执行时间会非常长，在MySQL5.5 以后的版本中，MySQL通过引入BNLJ算法来优化嵌套执行。

驱动表和被驱动表
驱动表就是主表，被驱动表就是从表，非驱动表。

3.1. Simple Nested-Loop Join (简单嵌套循环连接)

算法相当简单，从表A中取出一条数据1，遍历表B，将匹配到的数据放在result，以此类推，驱动表A中的每一条记录与被驱动表B的记录进行判断：
在这里插入图片描述

可以看到这种方式效率是非常低效的，以上述表A数据100条，表B数据1000条计算，则A*B=10万次，开销统计如下：

开销统计	SNLJ
外表扫描次数	1
内表扫描次数	A
读取记录数	A+B*A
JOIN比较次数	B*A
回表读取记录次数	0
当然mysql肯定不会那么粗暴的去进行表的连接，所以就出现了后面的两种对Nested-Loop Join优化算法。

3.2. Index Nested-Loop Join(索引嵌套循环连接)

Index Nested-Loop Join其优化的思路主要是为了减少内层表数据的匹配次数，所以要求被驱动表上必须有索引才行。通过外层表匹配条件直接与内层表索引进行匹配，避免和内层表的每条记录去进行比较，这样极大的减少了对内层表的匹配次数。
在这里插入图片描述

驱动表中的每条记录通过被驱动表的索引进行访问，因为索引查询的成本是比较固定的，故mysql优化器都倾向驱动表中的每条记录通过被驱动表的索引来进行访问，因为索引查询的成本是比较固定的，故mysql优化器都倾向于使用记录数少的表进行驱动表（外表）。

开销统计	SNLJ	INLJ
外表扫描次数	1	1
内表扫描次数	A	0
读取记录数	A+B*A	A+B(match)
JOIN比较次数	B*A	A*index(Height)
回表读取记录次数	0	B(match)(if possible)
如果被驱动表加索引，效率是非常高的，但如果索引不是主键索引，还得进行一次回表查询，所以，如果被驱动表的索引是主键索引，效率会更高。

3.3. Block Nested-Loop Join（块嵌套循环连接）

如果存在索引，那么会使用index的方式进行join，如果join的列没有索引，被驱动表扫描的次数太多了，每次访问被驱动表，其表中的记录都会被加载到内存中，然后再从驱动表中取一条与其匹配，匹配结束后清除内存，然后再从驱动表中加载一条记录，然后把被驱动表的记录在加载的记录再加载到内存匹配，这样周而复始，大大增加了IO的次数。为了减少被驱动表的IO次数，就出现了Block Nested-Loop Join的方式。
在这里插入图片描述

不再是逐条获取驱动表的数据，而是一块一块的获取，引入join buffer缓冲区，将驱动表join相关的部分数据列（大小受join buffer的限制）缓存到join buffer中，然后全表扫描被驱动表，被驱动表的每一条记录一次性和join buffer中的所有驱动表记录进行匹配（内存中操作），将简单嵌套循环中多次比较合并成一次，降低了被驱动表的访问频率。

注意：
这里缓存的不只是关联表的列，select后面的列也会缓存起来。
在一个有N个join关联的sql中分配N-1个join buffer,所以查询的时候尽量减少不必要的字段，可以让 join buffer中可以存放更多的列。

开销统计	SNLJ	INLJ	BNLJ
外表扫描次数	1	1	1
内表扫描次数	A	0	A*used_column_size/join_buffer_size+1
读取记录数	A+B*A	A+B(match)	A+B(A*used_column_size/join_buffer_size)
JOIN比较次数	B*A	A*index(Height)	B*A
回表读取记录次数	0	B(match)(if possible)	0

参数设置：

block_nested_loop
通过show variables like '%optimizer_switch%' 查看block_neseted_loop 状态。默认是开启的。
join_buffer_size
驱动表能不能一次性加载完，要看join buffer 能不能存储所有的数据，默认情况下 join_buffer_size=256k。

join_buffer_size的最大值在32位系统可以申请4G，而在64位操作系统中可以申请大于4G的Join Buffer空间（64位）

4.总结

整体效率比较：INLJ>BNLJ>SNLJ
永远用小结果集驱动大结果集（其本质是减少外层循环的数据数量）（这里的小结果集并不一定指数据量少的表，而是值通过筛选条件得到的表行数*每行大小）

SELECT SQL_NO_CACHE * FROM category INNER JOIN book ON category.card=book.card WHERE book.bookid<100;   //推荐
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM category INNER JOIN book ON category.card=book.card WHERE category.id<100;   //不推荐

为被驱动表匹配的条件增加索引（减少内层表的循环匹配次数）
增大join buffer size的大小（一次缓存的数据越多，那么内层包的扫描次数就越少）
减少驱动表不必要的字段查询（字段越少，join buffer所缓存的数据就越多）

5. 送书活动

为了回馈广大粉丝们长期以来的厚爱，本博主决定给小伙伴们送出2类共4本图书。在此特别感谢机械工业出版社有限公司的赞助，所有图书均包邮包邮包邮！！！！

第一类【MySQL数据库进阶实战】：共4本

《MySQL数据库进阶实战》，本书是作者基于多年的教学与实践进行的总结，重点介绍了MySQL数据库的核心原理与体系架构，涉及开发、运维、管理与架构等知识。全书共12章，包括MySQL数据库基础、详解 InnoDB存储引擎、MySQL用户管理与访问控制、管理MySQL的数据库对象、MySQL应用程序开发、MySQL的事务与锁、MySQL备份与恢复、MySQL的主从复制与主主复制、MySQL的高可用架构、MySQL性能优化与运维管理、MySQL数据库的监控和使用MySQL数据库的中间件。读者根据本书中的实战步骤进行操作，可以在实际项目的生产环境中快速应用并实施MySQL。
在这里插入图片描述

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