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1、概述

前段時間在跟其他公司DBA交流時談到了mysql跟PG之間在多表關聯(lián)查詢上的一些區(qū)別，相比之下mysql只有一種表連接類型:嵌套循環(huán)連接(nested-loop)，不支持排序-合并連接(sort-merge join)與散列連接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往簡單化方向去設計的，如果多個表關聯(lián)查詢（超過3張表）效率上是比不上PG的。

2、摘要

• 不超過3層是為了效率。

• 更通用 ，更好為了分布式做準備。

下面也對mysql多表關聯(lián)這個特性簡單探討下~

3、多表關聯(lián)

MySQL多表關聯(lián)查詢效率高點還是多次單表查詢效率高？

A,B兩個表數(shù)據(jù)規(guī)模十幾萬，數(shù)據(jù)規(guī)模都不大，單機MySQL夠用了，在單機的基礎上要關聯(lián)兩表的數(shù)據(jù)，先說一個極端情況，A,B兩個表都沒有索引，并且關聯(lián)是笛卡爾積，那關聯(lián)結(jié)果會爆炸式增長，可能到億級別，這個時候網(wǎng)絡IO成了瓶頸，這個時候兩次十萬行結(jié)果集的拉去可能遠小于1次億級別的結(jié)果集的拉取，那么將關聯(lián)合并拉到service層做更快。

但實際業(yè)務中一般不會有這么蠢的行為，一般關聯(lián)會有連接條件，并且連接條件上會有索引，一般是有一個結(jié)果集比較小，拿到這個結(jié)果集去另一張表去關聯(lián)出其它信息。

如果放到service層去做，最快的方式是，先查A表，得到一個小的結(jié)果集，一次rpc，再根據(jù)結(jié)果集，拼湊出B表的查詢條件，去B表查到一個結(jié)果集，再一次rpc，再把結(jié)果集拉回service層，再一次rpc，然后service層做合并，3次rpc。

如果用數(shù)據(jù)庫的join，關聯(lián)結(jié)果拉回來，一次rpc，幫你省了兩次rpc，當然數(shù)據(jù)庫上做關聯(lián)更快，對應到數(shù)據(jù)庫就是一次blk nested loop join，這是業(yè)務常用情況。

但是確實大多數(shù)業(yè)務都會考慮把這種合并操作放到service層，一般是有以下幾方面考慮：

第一

單機數(shù)據(jù)庫計算資源很貴，數(shù)據(jù)庫同時要服務寫和讀，都需要消耗CPU，為了能讓數(shù)據(jù)庫的吞吐變得更高，而業(yè)務又不在乎那幾百微妙到毫秒級的延時差距，業(yè)務會把更多計算放到service層做，畢竟計算資源很好水平擴展，數(shù)據(jù)庫很難啊，所以大多數(shù)業(yè)務會把純計算操作放到service層做，而將數(shù)據(jù)庫當成一種帶事務能力的kv系統(tǒng)來使用，這是一種重業(yè)務，輕DB的架構(gòu)思路

第二

很多復雜的業(yè)務可能會由于發(fā)展的歷史原因，一般不會只用一種數(shù)據(jù)庫，一般會在多個數(shù)據(jù)庫上加一層中間件，多個數(shù)據(jù)庫之間就沒辦法join了，自然業(yè)務會抽象出一個service層，降低對數(shù)據(jù)庫的耦合。

第三

對于一些大型公司由于數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，不得不對數(shù)據(jù)庫進行分庫分表，對于分庫分表的應用，使用join也受到了很多限制，除非業(yè)務能夠很好的根據(jù)sharding key明確要join的兩個表在同一個物理庫中。而中間件一般對跨庫join都支持不好。

舉一個很常見的業(yè)務例子，在分庫分表中，要同步更新兩個表，這兩個表位于不同的物理庫中，為了保證數(shù)據(jù)一致性，一種做法是通過分布式事務中間件將兩個更新操作放到一個事務中，但這樣的操作一般要加全局鎖，性能很捉急，而有些業(yè)務能夠容忍短暫的數(shù)據(jù)不一致，怎么做？

讓它們分別更新唄，但是會存在數(shù)據(jù)寫失敗的問題，那就起個定時任務，掃描下A表有沒有失敗的行，然后看看B表是不是也沒寫成功，然后對這兩條關聯(lián)記錄做訂正，這個時候同樣沒法用join去實現(xiàn)，只能將數(shù)據(jù)拉到service層應用自己來合并了。

到這里答案就很清楚了~

對關聯(lián)查詢進行分解

很多高性能的應用都會對關聯(lián)查詢進行分解。

簡單地，可以對每個表進行一次單表查詢，然后將結(jié)果在應用程序中進行關聯(lián)。例如，下面這個查詢：

select?*?from?tag join?tag_post?on?tag_post.tag_id=tag.id join?post?on?tag_post.post_id=post.id where?tag.tag=’mysql’;

可以分解成下面這些查詢來代替：

Select?*?from?tag?where?tag=’mysql’; Select?*?from?tag_post?where?tag_id=1234; Select?*?from?post?where?id?in(123,456,567,9989,8909);

為什么會這樣做呢？原本一條查詢，這里卻變成了多條查詢，返回結(jié)果又是一模一樣。

事實上，用分解關聯(lián)查詢的方式重構(gòu)查詢具有如下優(yōu)勢：

• 讓緩存的效率更高。

• 許多應用程序可以方便地緩存單表查詢對應的結(jié)果對象。另外對于MySQL的查詢緩存來說，如果關聯(lián)中的某個表發(fā)生了變化，那么就無法使用查詢緩存了，而拆分后，如果某個表很少改變，那么基于該表的查詢就可以重復利用查詢緩存結(jié)果了。

• 將查詢分解后，執(zhí)行單個查詢可以減少鎖的競爭。

• 在應用層做關聯(lián)，可以更容易對數(shù)據(jù)庫進行拆分，更容易做到高性能和可擴展。

• 查詢本身效率也可能會有所提升

• 可以減少冗余記錄的查詢。

• 更進一步，這樣做相當于在應用中實現(xiàn)了哈希關聯(lián)，而不是使用MySQL的嵌套環(huán)關聯(lián)，某些場景哈希關聯(lián)的效率更高很多。

4、解釋

RPC(Remote Procedure Call)：遠程過程調(diào)用，它是一種通過網(wǎng)絡從遠程計算機程序上請求服務，而不需要了解底層網(wǎng)絡技術(shù)的思想

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的为什么阿里巴巴规定禁止超过三张表 join的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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