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深入了解MySQL中的join语句算法及优化方法

本篇文章带大家了解MySQL中的join语句算法,并介绍一下join语句优化的方法。

深入了解MySQL中的join语句算法及优化方法

一、join语句算法

创建两个表t1和t2

CREATE TABLE `t2` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB;

CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `idata`()
BEGIN
	declare i int;
  set i=1;
  while(i<=1000)do
    insert into t2 values(i, i, i);
    set i=i+1;
  end while;
END

create table t1 like t2;
insert into t1 (select * from t2 where id<=100);

这两个表都有一个主键索引id和一个索引a,字段b上无索引。存储过程idata()往表t2里插入了1000行数据,在表t1里插入的是100行数据

1、Index Nested-Loop Join

select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.a);

如果直接使用join语句,MySQL优化器可能会选择表t1或t2作为驱动表,通过straight_join让MySQL使用固定的连接方式执行查询,在这个语句里,t1是驱动表,t2是被驱动表

深入了解MySQL中的join语句算法及优化方法
在这个流程里:

1.对驱动表t1做了全表扫描,这个过程需要扫描100行

2.而对于每一行R,根据a字段去表t2查找,走的是树搜索过程。由于我们构造的数据都是一一对应的,因此每次的搜索过程都只扫描一行,也是总共扫描100行

3.所以,整个执行流程,总扫描行数是200

假设不使用join,只能用单表查询:

1.执行select * from t1,查出表t1的所有数据,这里有100行

2.循环遍历这100行数据:

  • 从每一行R取出字段a的值$R.a
  • 执行select * from t2 where a=$R.a
  • 把返回的结果和R构成结果集的一行

这个查询过程,也是扫描了200行,但是总共执行了101条语句,比直接join多了100次交互。客户端还要自己拼接SQL语句和结果。这么做还不如直接join好

深入了解MySQL中的join语句算法及优化方法

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由于表t1被分成了两次放入join_buffer中,导致表t2会被扫描两次。虽然分成两次放入join_buffer,但是判断等值条件的此时还是不变的

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在表t1中,插入了1000行数据,每一行的a=1001-id的值。也就是说,表t1中字段a是逆序的。同时,在表t2中插入了100万行数据

1、Multi-Range Read优化

Multi-Range Read(MRR)优化主要的目的是尽量使用顺序读盘

select * from t1 where a>=1 and a<=100;

主键索引是一棵B+树,在这棵树上,每次只能根据一个主键id查到一行数据。因此,回表是一行行搜索主键索引的
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NLJ算法执行的逻辑是从驱动表t1,一行行地取出a的值,再到被驱动表t2去做join

BKA算法流程图:

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4、BNL转BKA

一些情况下,我们可以直接在被驱动表上建索引,这时就可以直接转成BKA算法了

如果碰到一些不适合在被驱动表上建索引的情况,可以考虑使用临时表。大致思路如下:

select * from t1 join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.b>=1 and t2.b<=2000;

1)把表t2中满足条件的数据放在临时表tmp_t中

2)为了让join使用BKA算法,给临时表tmp_t的字段b加上索引

3)让表t1和tmp_t做join操作

SQL语句写法如下:

create temporary table temp_t(id int primary key, a int, b int, index(b))engine=innodb;
insert into temp_t select * from t2 where b>=1 and b<=2000;
select * from t1 join temp_t on (t1.b=temp_t.b);

5、扩展hash join

MySQL的优化器和执行器不支持哈希join,可以自己实现在业务端,实现流程大致如下:

1.select * from t1;取得表t1的全部1000行数据,在业务端存入一个hash结构

2.select * from t2 where b>=1 and b<=2000;获取表t2中满足条件的2000行数据

3.把这2000行数据,一行一行地取到业务端,到hash结构的数据表中寻找匹配的数据。满足匹配的条件的这行数据,就作为结果集的一行

相关学习推荐:mysql教程(视频)

以上就是深入了解MySQL中的join语句算法及优化方法的详细内容,更多请关注web开发者其它相关文章!

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