MySQL中Join的执行过程有哪些

今天就跟大家聊聊有关MySQL中Join的执行过程有哪些,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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MySQL的Join是如何执行的

join可以说一种集合的运算,比如left join,right join,inner join,full join,outer join,cross join等,这些集合间的计算关系对应在高中数学集合里面的交集,并集,补集,全集等。但在实际的代码中,join运算基本上是通过多层循环来实现的。

举一个例子,假设有t1,t2两张表,表结构分别如下:

createtablet1(

idintnotnullAUTO_INCREMENT,

usernamevarchar(20)notnulldefault'',

ageintnotnulldefault0,

PRIMARYkey(`id`)

)ENGINE=INNODBDEFAULTCHARSET=UTF8MB4;

createtablet2(

idintnotnullauto_increment,

usernamevarchar(20)notnulldefault'',

scoreintnotnulldefalut0,

primarykey(`id`)

))ENGINE=INNODBDEFAULTCHARSET=UTF8MB4;

假设t1有100条数据,t2表有200条数

查询sql为:

selectt1.*,t2.*fromt1leftjoint2on(t1.username=t2.username)

那么这条SQL的执行步骤如下:

从表t1中取一行数据r1

从r1中,取出字段username到表t2中查询

取出表t2中满足条件的行,跟r1组成一行,作为结果集的一部份

重复执行步骤1,2,3,直到表t1的所以数据循环完毕

基本上先遍历t,1,然后根据t1中的每行数据中的username,去表t2中查找满足条件的记录。基本就是2层循环。

如何优化join查询

从上面可以看出,join本质是循环,这里的开销如下:

遍历t1数据,读取数据为t1表的行数,假设行数为n,则复杂度也为n

根据t1的匹配字段username去t2中一行一行的查询数据

这个过程,因为MySQL的数据存储结构为二叉树,时间复杂度为log2(m) m为t2表的总行数

那么总复杂度近似为 n+n(2log2(m))

从上面的步骤可以看出,优化方向:

降低t1查询时的开销,主要是磁盘io开销,避免全表扫描,用索引

降低t2查询时的开销,也用索引

将数据量多的表做被驱动表,小表作驱动表,m取了对数,大表数据量大对复杂度的影响没有线性增长

缓存t1表,不用每次去磁盘load,比如一次缓存100条,那么能显著降低磁盘读数据次数,t2每次与缓存中的t1数据进行比较

随机磁盘读比较耗费磁盘性能,转为顺序读,因为二叉树的存储结构,每次非主键查找,有一个回表的动作,即根据主键再次查询需要的数据

优化的基本方法:

减少循环次数,减少磁盘IO次数,变随机IO为顺序IO

其实MySQL针对上面的优化方法有对应的算法:

Simple Nested Loop Join 最普通的循环,这个要避免

Block Nested Loop Join 主要是针对t2表上没有索引,在步骤2将t2中的每一行数据跟join buffer数据做对比,这样将磁盘操作转为内存操作进行比较,但是如果被驱动表的数据比较大的话,也影响性能,主要是cache pool被占满,导致MySQL性能下降

Index Nested Join 就是都通过主键进行查找关联,这种性能比较好

Batched Key Access Join 这个是 Index Nested Join上做的优化,因为回表的存在,随机操作io也很耗费性能,这个算法的核心在于通过辅助索引去查找时,将得到的主键进行排序,然后按照主键递增的顺序进行查找,对磁盘的读接近顺序读,从而优化性能

到底要不用Join

从上面的分析我们可以看到,用Join还是可行的,只要性能可控且在接受范围内,还是能减少代码复杂度的。需要避免的是join的表没有索引,不然这样的SQL发线上是灾难性的。

总结

Join还是可以大胆的使用,只要把握好几个原则:

1、尽量让join的列是索引列,而且最好是类型相同,尽可能是主键索引;

2、尽量将小表做驱动表(这一点MySQL在5.6某个版本后能自动完成);

3、养成将写好的SQL进行explain的好习惯,观察SQL的执行过程。

看完上述内容,你们对MySQL中Join的执行过程有哪些有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。


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