MySQL JOIN 的执行过程(一),linux云数据架构师

驱动表的选择

MySQL 会如何选择驱动表,按从左至右的顺序选择第一个?

多表连接的顺序

假设我们有 3 张表:A、B、C,和如下 SQL

– 伪 SQL,不能直接执行

A LEFT JOIN B ON B.aId = A.id

LEFT JOIN C ON C.aId = A.id

WHERE A.name = ‘666’ AND B.state = 1 AND C.create_time > ‘2019-11-22 12:12:30’

是 A 和 B 联表处理完之后的结果再和 C 进行联表处理,还是 A、B、C 一起联表之后再进行过滤处理 ,还是说这两种都不对,有其他的处理方式 ?

ON、WHERE 的生效时机

楼主无意之间逛到了一篇博文,它里面有如下介绍

MySQL JOIN 的执行过程(一),linux云数据架构师

正经图1 摘自 Mysql - JOIN详解

看完这个,楼主第一时间有发现新大陆的感觉,原来 JOIN 的执行顺序是这样的(不是颠覆了楼主之前的认知,因为楼主之前就没想过这个问题,而是有种新技能获取的满足),可后面越想越不对,感觉像是学错了技能(6级没学大!)

MySQL JOIN 的执行过程(一),linux云数据架构师

如果两表各有几百上千万的数据,那这两张表做笛卡尔积,结果不敢想象!也就是说 正经图1 中的顺序还有待商榷,ON 和 WHERE 的生效时间也有待商榷

如果你对上述问题都了如指掌,那请你走开,别妨碍我装逼;如果你对上述问题还不是特别清楚,那么请坐好,我要开始装逼了

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前提准备


正式开讲之前了,先给大家预备一些花生、瓜子和啤酒,装逼就得有装逼的氛围,不然怎么看的下去,你说是吧 ?(楼主,你个骗子,货了?)

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驱动表

何谓驱动表,指多表关联查询时,第一个被处理的表,亦可称之为基表,然后再使用此表的记录去关联其他表。驱动表的选择遵循一个原则:在对最终结果集没影响的前提下,优先选择结果集最少的那张表作为驱动表。这个原则说的不好懂,结果集最少,这个也许我们能估出来,但对最终结果集不影响,这个就不好判断了,难归难,但还是有一定规律的:

LEFT JOIN 一般以左表为驱动表(RIGHT JOIN一般则是右表 ),INNER JOIN 一般以结果集少的表为驱动表,如果还觉得有疑问,则可用 EXPLAIN 来找驱动表,其结果的第一张表即是驱动表。

你以为 EXPLAIN 就一定准吗 ? 执行计划在真正执行的时候是可能改变的!

绝大多少情况下是适用的,特别是 EXPLAIN

LEFT JOIN 某些情况下会被查询优化器优化成 INNER JOIN;结果集指的是表中记录过滤后的结果,而不是表中的所有记录,如果无过滤条件则是表中所有记录

更多信息可查看:Mysql多表连接查询的执行细节(一)

SQL 执行的流程图

当我们向 MySQL 发送一个请求的时候,MySQL 到底做了些了什么

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SQL 执行路径,摘自《高性能MySQL》

可以看到,执行计划是查询优化器的输出结果,执行引擎根据执行计划来查询数据

数据准备

MySQL 5.7.1,InnoDB 引擎;建表 SQL 和 数据初始 SQL

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单表查询

单表查询的过程比较好理解,大致如下

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关于单表查询就不细讲了,主要涉及到:聚集索引,覆盖索引、回表操作,知道这 3 点,上图就好理解了(不知道的赶快去查资料,暴露了就丢人了!)。

联表算法


MySQL 的联表算法是基于嵌套循环算法(nested-loop algorithm)而衍生出来的一系列算法,根据不同条件而选用不同的算法

在使用索引关联的情况下,有 Index Nested-Loop join 和 Batched Key Access

《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》

【docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB】 完整内容开源分享

join 两种算法;

在未使用索引关联的情况下,有 Simple Nested-Loop join 和 Block Nested-Loop join 两种算法;

Simple Nested-Loop

简单嵌套循环,简称 SNL;逐条逐条匹配,就像这样

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这种算法简单粗暴,但毫无性能可言,时间性能上来说是 n(表中记录数) 的 m(表的数量) 次方,所以 MySQL 做了优化,联表查询的时候不会出现这种算法,即使在无 WHERE  条件且 ON 的连接键上无索引时,也不回选用这种算法

Block Nested-Loop

缓存块嵌套循环连接,简称 BNL,是对 INL 的一种优化;一次性缓存多条驱动表的数据,然后拿 Join Buffer 里的数据批量与内层循环读取的数据进行匹配,就像这样

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将内部循环中读取的每一行与缓冲区中的所有记录进行比较,这样就可以减少内层循环的读表次数。举个例子,如果没有 Join Buffer,驱动表有 30 条记录,被驱动表有 50 条记录,那么内层循环的读表次数应该是 30 * 50 = 1500,如果 Join Buffer 可用并可以以存 10 条记录,那么内层循环的读表次数应该是 30 / 10 * 50 = 150,被驱动表必须读取的次数减少了一个数量级。

当被驱动表在连接键上无索引且被驱动表在 WHERE 过滤条件上也没索引时,常常会采用此种算法来完成联表,如下所示

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