MySQL-join的实现原理、优化及NLJ算法

案例分析：

select
    c.*
from
    hotel_info_original c 
left join
    hotel_info_collection h 
on
    c.hotel_type=h.hotel_type 
and
    c.hotel_id =h.hotel_id 
where
    h.hotel_id is null 

　　这个sql是用来查询出 c 表中有 h 表中无的记录，所以想到了用 left join 的特性（返回左边全部记录，右表不满足匹配条件的记录对应行返回 null）来满足需求，不料这个查询非常慢。先来看查询计划：

　　rows代表这个步骤相对上一步结果的每一行需要扫描的行数，可以看到这个sql需要扫描的行数为35773*8134，非常大的一个数字。

　　在EXPLAIN结果中，第一行出现的表就是驱动表。

NLJ 算法

　　即 Nested Loop Join，就是扫描一个表（外表，也叫驱动表），每读到一条记录，就根据 join 字段上的索引去另一张表（内表）里查找。内表（一般是带索引的表）被外表（也叫驱动表，一般为小表，不仅相对其他表为小表，而且记录数的绝对值也小，不要求有索引）驱动，外表返回的每一行都要在内表中检索与其匹配的行，因此整个返回的结果集不能太大（大于 1 万不适合）。

　　驱动表：就是在嵌套循环连接和哈希连接中，用来最先获得数据，并以此表的数据为依据，逐步获得其他表的数据，直至最终查询到所有满足条件的数据的第一个表。驱动表不一定是表，有可能是数据集，即由某个表中满足条件的数据行，组成子集合后，再以此子集合作为连接其他表的数据来源。这个子集合，才是真正的驱动表，有时候为了简洁，直接将最先按照条件或得子集合的那张表叫做驱动表。我们常说，驱动表一定是小表，指的是根据条件获得的子集合一定要小，而不是说实体表本身一定要小，大表如果获得的子集合小，一样可以简称这个大表为驱动表。

　　如果有三个及以上的表，则会先使用 NLJ 算法得到一、二个表的结果集，并将该结果集作为外层数据，遍历结果集到后第三个表中查询数据。

一个简单的嵌套循环联接（NLJ）算法，循环从第一个表中依次读取行，取到每行再到联接的下一个表中循环匹配。这个过程会重复多次直到剩余的表都被联接了。假设表t1、t2、t3用下面的联接类型进行联接：

Table Join Type
t1 range
t2 ref
t3 ALL

　　如果使用的是简单NLJ算法，那么联接的过程像这样：

for each row in t1 matching range {
    for each row in t2 matching reference key {
        for each row in t3 {
            if row satisfies join conditions,
                send to client
        }
    }
}

　　因为NLJ算法是通过外循环的行去匹配内循环的行，所以内循环的表会被扫描多次。

　　由此可知道，on a.id = b.aid 代表着驱动表无法使用此索引，是给被驱动表用的。

BLJ 算法

　　即 Block Nested-Loop Join，是MySQL 自己创建的方式。将指定的外层键对应的被驱动表缓存起来以提高性能。

　　Join操作使用内存(join_buffer_size)：应用程序经常会出现一些两表（或多表）Join的操作需求，MySQL在完成某些 Join 需求的时候（all/index join），为了减少参与Join的“被驱动表”的读取次数以提高性能，需要使用到 Join Buffer 来协助完成 Join操作（具体 Join 实现算法请参考：MySQL中的 Join基本实现原理）。当 Join Buffer太小，MySQL不会将该 Buffer存入磁盘文件，而是先将Join Buffer中的结果集与需要 Join 的表进行 Join操作，然后清空 Join Buffer中的数据，继续将剩余的结果集写入此 Buffer中，如此往复。这势必会造成被驱动表需要被多次读取，成倍增加 IO访问，降低效率。

for each row in t1 matching range {
    for each row in t2 matching reference key {
        store used columns from t1, t2 in join buffer
        if buffer is full {
            for each row in t3 {
                for each t1, t2 combination in join buffer {
                    if row satisfies join conditions,
                        send to client
                }
            }
            empty buffer
        }
    }
}

if buffer is not empty {
    for each row in t3 {
        for each t1, t2 combination in join buffer {
            if row satisfies join conditions,
                send to client
        }
    }
}

　　对上面的过程解释如下：
　　　　1. 将t1、t2的联接结果放到缓冲区，直到缓冲区满为止；
　　　　2. 遍历t3，内部再循环缓冲区，并找到匹配的行，发送到客户端；
　　　　3. 清空缓冲区；
　　　　4. 重复上面步骤，直至缓冲区不满；
　　　　5. 处理缓冲区中剩余的数据，重复步骤2。

　　设S是每次存储t1、t2组合的大小，C是组合的数量，则t3被扫描的次数为：

　　　　(S * C)/join_buffer_size + 1
　　由此可见，随着join_buffer_size的增大，t3被扫描的次数会较少，如果join_buffer_size足够大，大到可以容纳所有t1和t2联接产生的数据，t3只会被扫描1次。

实例1:

mysql> show create table c;  
+-------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  
| Table | Create Table                                                                                                        |  
+-------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  
| c     | CREATE TABLE `c` (  
  `id` int(11) NOT NULL,  
  `name` varchar(100) DEFAULT NULL  
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 |  
+-------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  
1 row in set (0.00 sec)  
  
mysql> show create table d;  
+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  
| Table | Create Table                                                                                                                                    |  
+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  
| d     | CREATE TABLE `d` (  
  `id` int(11) NOT NULL,  
  `score` int(11) DEFAULT NULL,  
  `stuid` int(11) DEFAULT NULL  
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 |  
+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+  
1 row in set (0.00 sec)  
  
mysql> explain select c.id,d.score from c,d where c.id=d.stuid;  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------------+  
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra                          |  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------------+  
|  1 | SIMPLE      | c     | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   42 |                                |  
|  1 | SIMPLE      | d     | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   61 | Using where; Using join buffer |  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------------+  
2 rows in set (0.00 sec)

　　MySQL 会根据条件选用不同的执行策略。比如说在上面的 d 和 c 表中，如果按照当前的 c 和 d 的结构，执行 explain 之后，是 c 驱动 d 表，因为 c 表较小。

　　那么如果在c的id上加一个index之后，mysql就会采用d驱动c表了。

　　【因为此时，在Nested Loop Join算法中，内部循环可以使用c表上的索引，加速执行c表的查询。内部查询每加快一点，对整个join来说都是效率上比较大的提升】

mysql> alter table c add index(id);  
Query OK, 0 rows affected (0.94 sec)  
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0  
  
mysql> explain select c.id,d.score from c,d where c.id=d.stuid;  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+--------------+------+-------------+  
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref          | rows | Extra       |  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+--------------+------+-------------+  
|  1 | SIMPLE      | d     | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL         |   61 |             |  
|  1 | SIMPLE      | c     | ref  | id            | id   | 4       | test.d.stuid |    1 | Using index |  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+--------------+------+-------------+  
2 rows in set (0.00 sec)  

实例2：

　　表结构：

create table `user_group` (
    `user_id` int(11) NOT NULL,
    `group_id` int(11) not null,
    `user_type` int(11) not null,
    `gmt_create` datetime not null,
    `gmt_modified` datetime not null,
    `status` varchar(16) not null,
    key `idx_user_group_uid` (`user_id`)
) engine=innodb default charset=utf8;

create table `group_message` (
    `id` int(11) not null auto_increment,
    `gmt_create` datetime not null,
    `gmt_modified` datetime not null,
    `group_id` int(11) not null,
    `user_id` int(11) not null,
    `author` varchar(32) not null,
    `subject` varchar(128) not null,
    primary key (`id`),
    key `idx_group_message_author_subject` (`author`,`subject`(16)),
    key `idx_group_message_author` (`author`),
    key `idx_group_message_gid_uid` (`group_id`,`user_id`)
) engine=innodb auto_increment=97 default charset=utf8;

create table `group_message_content` (
    `group_msg_id` int(11) not null,
    `content` text NOT NULL,
    KEY `group_message_content_msg_id` (`group_msg_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

　　查询：

explain
    select
        m.subject msg_subject,
        c.content msg_content
    from
        user_group g,
        group_message m,
        group_message_content c
    where
        g.user_id = 1
    and
        m.group_id = g.group_id
    and
        c.group_msg_id = m.idG

　　结果：

*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: g
type: ref
possible_keys: user_group_gid_ind,user_group_uid_ind,user_group_gid_uid_ind
key: user_group_uid_ind
key_len: 4
ref: const
rows: 2
Extra:

*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: m
type: ref
possible_keys: PRIMARY,idx_group_message_gid_uid
key: idx_group_message_gid_uid
key_len: 4
ref: example.g.group_id
rows: 3
Extra:

*************************** 3. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: c
type: ref
possible_keys: idx_group_message_content_msg_id
key: idx_group_message_content_msg_id
key_len: 4
ref: example.m.id
rows: 2
Extra:

　　MySQL Query Optimizer 选择了 user_group 作为驱动表，首先利用我们传入的条件 user_id 通过 该表上面的索引 user_group_uid_ind 来进行 const 条件的索引 ref 查找，然后以 user_group 表中过滤出来的结果集的 group_id 字段作为查询条件，对 group_message 循环查询，然后再通过 user_group 和 group_message 两个表的结果集中的 group_message 的 id 作为条件 与 group_message_content 的 group_msg_id 比较进行循环查询，才得到最终的结果。没啥特别的，后一个引用前一个的结果集作为条件。

　　如果去掉 group_message_content 上面的 idx_group_message_content_msg_id 这个索引，然后再看看会是什么效果：

*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: g
type: ref
possible_keys: idx_user_group_uid
key: idx_user_group_uid
key_len: 4
ref: const
rows: 2
Extra:

*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: m
type: ref
possible_keys: PRIMARY,idx_group_message_gid_uid
key: idx_group_message_gid_uid
key_len: 4
ref: example.g.group_id
rows: 3
Extra:

*************************** 3. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: c
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 96
Extra: Using where; Using join buffer

　　我们看到不仅仅 group_message_content 表的访问从 ref 变成了 ALL，此外，在最后一行的 Extra信息从没有任何内容变成为 Using where; Using join buffer，也就是说，对于从 ref 变成 ALL 很容易理解，没有可以使用的索引的索引了嘛，当然得进行全表扫描了，Using where 也是因为变成全表扫描之后，我们需要取得的 content 字段只能通过对表中的数据进行 where 过滤才能取得，但是后面出现的 Using join buffer 是一个啥呢?

　　我们知道，MySQL 中有一个供我们设置的参数 join_buffer_size ，这里实际上就是使用到了通过该参数所设置的 Buffer 区域。那为啥之前的执行计划中没有用到呢?

　　实际上，Join Buffer 只有当我们的 Join 类型为 ALL(如示例中)，index，rang 或者是 index_merge 的时候 才能够使用，所以，在我们去掉 group_message_content 表的 group_msg_id 字段的索引之前，由于 Join 是 ref 类型的，所以我们的执行计划中并没有看到有使用 Join Buffer。

join 优化：

　　用小结果集驱动大结果集，尽量减少join语句中的Nested Loop的循环总次数；
　　优先优化Nested Loop的内层循环，因为内层循环是循环中执行次数最多的，每次循环提升很小的性能都能在整个循环中提升很大的性能；
　　对被驱动表的join字段上建立索引；
　　当被驱动表的join字段上无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size

参考：

　　http://www.jasongj.com/2015/03/07/Join1/ #强烈推荐读，本文没写全里面的 Hash Join、Merge Join 等分析

　　http://www.cnblogs.com/weizhenlu/p/5970392.html

　　http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/43762027

　　http://database.51cto.com/art/200904/117947.htm

　　http://blog.csdn.net/ys_565137671/article/details/6361730