在阿里巴巴的java開發手冊有這么一條強制規定：超過三個表禁止join，需要join的字段，數據類型保持絕對一致，多表關聯查詢時，要保證被關聯的字段需要有索引。

為什么盡量避免使用join？如果使用join，我們應該怎么用呢？接下來我們就一起聊一聊關于join的幾種算法。

Simple Nested-Loop Join

Simple Nested-Loop Join算法是指讀取驅動表t1中的每行數據，將每行數據傳遞到被驅動表t2上，取出被驅動表t2中滿足條件的行,和t1組成結果集。

在這個算法中，需要對t1進行全表掃描，假設t1表1000行數據，那么需要對t2表進行1000次全表掃描，假設t2表也是1000行數據，那么就需要掃描1000 X 1000=1000000行。

示例圖如下：當t1表5行數據，t2表5行數據時，需要掃描25行數據。

Index Nested-Loop Join

index nested-loop join算法的優化思路是通過驅動表的匹配條件，直接與被驅動表的索引進行匹配，減少了被驅動表的掃描次數。

該算法同樣要對驅動表t1進行全表掃描，但是我們在拿著t1表的數據去被驅動表t2進行匹配時可以利用t2表的索引，如果t1表中1000行數據，t2表中1000行數據，那么一共就需要掃描1000+1000=2000行數據。這個過程就跟我們寫程序時的嵌套查詢類似，并且可以用上被驅動表的索引，所以稱之為“Index Nested-Loop Join”，簡稱 NLJ。

示例如下：當t1表有5行數據，t2表有5行數據時，一共需要掃描5+5=10行數據。

Block Nested-Loop Join

Block Nested-Loop join，基于塊的嵌套循環，簡稱BNL算法，其優化思路主要是減少被驅動表的循壞次數，它會將驅動表的數據緩存起來，把參與查詢的列緩存到join buffer里，然后拿join buffer里的數據批量與內層表的數據在join buffer中進行匹配，滿足join條件的，作為結果集的一部分返回。

可以看到該算法對兩個表都進行了全表掃描，因此掃描的行數是兩個表的行數之和。這種場景下，雖然在掃描行數上和NLJ算法一樣，但是由于BNL算法是在內存中進行判斷，速度上會快很多。

join buffer的大小是由參數join_buffer_size設定，默認256k。如果一次放不下驅動表的所有數據，會分段放，這種情況下會導致被驅動表掃描多次。如果被驅動表是冷數據表，并且多次掃描讀取被驅動表間隔超過1S的話，就會將他放入LRU鏈表的young區域，導致業務數據無法進入熱數據區，減少了bufferpool的命中率，這又是另外一個課題了，暫不過多展開。我們可以通過調大join_buffer_size來提高緩存的數據量，減少對被驅動表的掃描次數。

啟用BNL算法需要在optimizer_switch參數中設置block_nested_loop=on。

Batched Key Access

BNL算法提升了join的性能，但是它在通過輔助索引連接后需要回表，就會消耗大量的隨機I/O，我們知道隨機IO對MySQL的影響是非常大的。因此MySQL5.6引入了Batched Key Access(BKA，批量鍵訪問聯接)算法。

再說BKA算法時不得不提的就是MySQL的Multi-Range Read 優化，MRR的目的主要是減少磁盤的隨機訪問。我們都知道，Innodb索引采用的是B+tree的數據結構，數據保存在主鍵索引中，并且是按照主鍵遞增的順序插入的，但是二級索引的排列順序和主鍵的排列順序一般是不一樣的，它保存的主鍵值也并非按照主鍵順序排列，在回表時就會出現隨機訪問主鍵索引的情況。所以如果可以按照主鍵遞增順序查詢的話，對磁盤的讀比較接近順序讀，這樣就能夠提升讀性能。

MRR優化的思路就是在進行范圍查詢時，在得到主鍵值之后，先按照主鍵的順序進行排序，然后拿著排好序的主鍵ID再去主鍵索引進行查詢，這樣就能體現出順序性的優勢了。因為是多值查詢，所以一般用于range、ref類型的查詢。

再說會BKA算法，當被驅動表上有索引可以利用時，那么就在行提交給被 join 的表之前，先對兩個表的對應列的索引字段進行join，得到主鍵值后，按照主鍵排好序后，利用 MRR 技術，批量訪問表取數據，減少了隨機 IO。但是如果被 join 的表沒用索引的話，那就只能使用BNL算法了。

具體算法如下圖：

開啟BKA和MRR的方式：

set optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';

MySQL在8.0版本已經實現了hash join，這里暫不做介紹。

小結

如何優化join的速度呢，這里給出如下幾點建議：

盡量避免使用join。

用小表作為驅動表，減少外層循環的次數。

多表關聯查詢時，要保證被關聯的字段要有索引。

適當增大join_buffer_size的值，緩存的數據越多，就越能減少被驅動表掃描的次數。

減少不必要的字段查詢。

需要join的字段，數據類型保持絕對一致。

本文分享自微信公眾號 - MySQL數據庫技術棧(Mysqltechnology)。

如有侵權，請聯系 support@oschina.cn 刪除。

本文參與“OSC源創計劃”，歡迎正在閱讀的你也加入，一起分享。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql join 算法_【MySQL】之join算法详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。