join原理及优化

join的执行算法

为了便于量化分析,我还是创建两个表t1和t2来和你说明。
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; drop procedure idata; delimiter ;; create 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;; delimiter ; call idata(); create table t1 like t2; insert into t1 (select * from t2 where id<=100)
可以看到,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。

Index Nested-Loop Join

我们来看一下这个语句:
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,这样会影响我们分析SQL语句的执行过程。
所以,为了便于分析执行过程中的性能问题,改用straight_join让MySQL使用固定的连接方式执行查询,这样优化器只会按照我们指定的方式去join。在这个语句里,t1 是驱动表,t2是被驱动表
现在,我们来看一下这条语句的explain结果。
使用索引字段join的 explain结果
使用索引字段join的 explain结果
可以看到,在这条语句里,被驱动表t2的字段a上有索引,join过程用上了这个索引,因此这个语句的执行流程是这样的:
  1. 从表t1中读入一行数据 R;
  1. 从数据行R中,取出a字段到表t2里去查找;
  1. 取出表t2中满足条件的行,跟R组成一行,作为结果集的一部分;
  1. 重复执行步骤1到3,直到表t1的末尾循环结束。
 
这个过程是先遍历表t1,然后根据从表t1中取出的每行数据中的a值,去表t2中查找满足条件的记录。在形式上,这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似,并且可以用上被驱动表的索引,所以我们称之为“Index Nested-Loop Join”,简称NLJ。
它对应的流程图如下所示:
Index Nested-Loop Join算法的执行流程
Index Nested-Loop Join算法的执行流程
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;
  1. 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;
  1. 所以,整个执行流程,总扫描行数是200。
现在我们知道了这个过程,再试着回答一下文章开头的两个问题。
先看第一个问题:能不能使用join?
假设不使用join,那我们就只能用单表查询。我们看看上面这条语句的需求,用单表查询怎么实现。
  1. 执行select * from t1,查出表t1的所有数据,这里有100行;
  1. 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。
可以看到,在这个查询过程,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。除此之外,客户端还要自己拼接SQL语句和结果。
显然,这么做还不如直接join好。
我们再来看看第二个问题:怎么选择驱动表?
在这个join语句执行过程中,驱动表是走全表扫描,而被驱动表是走树搜索。
假设被驱动表的行数是M。每次在被驱动表查一行数据,要先搜索索引a,再搜索主键索引。每次搜索一棵树近似复杂度是以2为底的M的对数,记为log2M,所以在被驱动表上查一行的时间复杂度是 2*log2M
假设驱动表的行数是N,执行过程就要扫描驱动表N行,然后对于每一行,到被驱动表上匹配一次。
因此整个执行过程,近似复杂度是 N + N*2*log2M
显然,N对扫描行数的影响更大,因此应该让小表来做驱动表。
如果你没觉得这个影响有那么“显然”, 可以这么理解:N扩大1000倍的话,扫描行数就会扩大1000倍;而M扩大1000倍,扫描行数扩大不到10倍。
到这里小结一下,通过上面的分析我们得到了两个结论:
  1. 使用join语句,性能比强行拆成多个单表执行SQL语句的性能要好;
  1. 如果使用join语句的话,需要让小表做驱动表。
但是,你需要注意,这个结论的前提是“可以使用被驱动表的索引”。
 
接下来,我们再看看被驱动表用不上索引的情况。

Simple Nested-Loop Join

现在,我们把SQL语句改成这样:
select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.b);
由于表t2的字段b上没有索引,因此再用上图的执行流程时,每次到t2去匹配的时候,就要做一次全表扫描。
你可以先设想一下这个问题,继续使用上图的算法,是不是可以得到正确的结果呢?如果只看结果的话,这个算法是正确的,而且这个算法也有一个名字,叫做Simple Nested-Loop Join
但是,这样算来,这个SQL请求就要扫描表t2多达100次,总共扫描100*1000=10万行。
这还只是两个小表,如果t1和t2都是10万行的表(当然了,这也还是属于小表的范围),就要扫描100亿行,这个算法看上去太“笨重”了。
当然,MySQL也没有使用这个Simple Nested-Loop Join算法,而是使用了另一个叫作“Block Nested-Loop Join”的算法,简称BNL。

Block Nested-Loop Join

这时候,被驱动表上没有可用的索引,算法的流程是这样的:
  1. 把表t1的数据读入线程内存join_buffer中,由于我们这个语句中写的是select *,因此是把整个表t1放入了内存
  1. 扫描表t2,把表t2中的每一行取出来,跟join_buffer中的数据做对比,满足join条件的,作为结果集的一部分返回。
这个过程的流程图如下:
Block Nested-Loop Join 算法的执行流程
Block Nested-Loop Join 算法的执行流程
对应地,这条SQL语句的explain结果如下所示:
不使用索引字段join的 explain结果
不使用索引字段join的 explain结果
可以看到,在这个过程中,对表t1和t2都做了一次全表扫描,因此总的扫描行数是1100。由于join_buffer是以无序数组的方式组织的,因此对表t2中的每一行,都要做100次判断,总共需要在内存中做的判断次数是:100*1000=10万次。
前面我们说过,如果使用Simple Nested-Loop Join算法进行查询,扫描行数也是10万行。因此,从时间复杂度上来说,这两个算法是一样的。但是,Block Nested-Loop Join算法的这10万次判断是内存操作,速度上会快很多,性能也更好。
 
接下来,我们来看一下,在这种情况下,应该选择哪个表做驱动表。
假设小表的行数是N,大表的行数是M,那么在这个算法里:
  1. 两个表都做一次全表扫描,所以总的扫描行数是M+N;
  1. 内存中的判断次数是M*N。
可以看到,调换这两个算式中的M和N没差别,因此这时候选择大表还是小表做驱动表,执行耗时是一样的。
然后,你可能马上就会问了,这个例子里表t1才100行,要是表t1是一个大表,join_buffer放不下怎么办呢?
join_buffer的大小是由参数join_buffer_size设定的,默认值是256k如果放不下表t1的所有数据话,策略很简单,就是分段放。我把join_buffer_size改成1200,再执行:
select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.b);
执行过程就变成了:
  1. 扫描表t1,顺序读取数据行放入join_buffer中,放完第88行join_buffer满了,继续第2步;
  1. 扫描表t2,把t2中的每一行取出来,跟join_buffer中的数据做对比,满足join条件的,作为结果集的一部分返回;
  1. 清空join_buffer
  1. 继续扫描表t1,顺序读取最后的12行数据放入join_buffer中,继续执行第2步。
执行流程图也就变成这样:
Block Nested-Loop Join -- 两段
Block Nested-Loop Join -- 两段
图中的步骤4和5,表示清空join_buffer再复用。

分块join

这个流程才体现出了这个算法名字中“Block”的由来,表示“分块去join”。
可以看到,这时候由于表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次数还是不变的,依然是(88+12)*1000=10万次。
我们再来看下,在这种情况下驱动表的选择问题。
假设,驱动表的数据行数是N,需要分K段才能完成算法流程,被驱动表的数据行数是M。
注意,这里的K不是常数,N越大K就会越大,因此把K表示为λ*N,显然λ的取值范围是(0,1)。
所以,在这个算法的执行过程中:
  1. 扫描行数是 N+λ*N*M
  1. 内存判断 N*M次。
显然,内存判断次数是不受选择哪个表作为驱动表影响的。而考虑到扫描行数,在M和N大小确定的情况下,N小一些,整个算式的结果会更小。
所以结论是,应该让小表当驱动表。
当然,你会发现,在N+λ*N*M这个式子里,λ才是影响扫描行数的关键因素,这个值越小越好。
刚刚我们说了N越大,分段数K越大。那么,N固定的时候,什么参数会影响K的大小呢?(也就是λ的大小)答案是join_buffer_sizejoin_buffer_size越大,一次可以放入的行越多,分成的段数也就越少,对被驱动表的全表扫描次数就越少。
这就是为什么,你可能会看到一些建议告诉你,如果你的join语句很慢,就把join_buffer_size改大。
理解了MySQL执行join的两种算法,现在我们再来试着回答文章开头的两个问题
 

驱动表的选择

第一个问题:能不能使用join语句?
  1. 如果可以使用Index Nested-Loop Join算法,也就是说可以用上被驱动表上的索引,其实是没问题的;
  1. 如果使用Block Nested-Loop Join算法,扫描行数就会过多。尤其是在大表上的join操作,这样可能要扫描被驱动表很多次,会占用大量的系统资源。所以这种join尽量不要用。
所以你在判断要不要使用join语句时,就是看explain结果里面,Extra字段里面有没有出现Block Nested Loop字样。
第二个问题是:如果要使用join,应该选择大表做驱动表还是选择小表做驱动表?
  1. 如果是Index Nested-Loop Join算法,应该选择小表做驱动表;
  1. 如果是Block Nested-Loop Join算法:
      • join_buffer_size足够大的时候,是一样的;
      • join_buffer_size不够大的时候(这种情况更常见),应该选择小表做驱动表。
所以,这个问题的结论就是,总是应该使用小表做驱动表。
当然了,这里我需要说明下,什么叫作“小表”
我们前面的例子是没有加条件的。如果我在语句的where条件加上 t2.id<=50这个限定条件,再来看下这两条语句:
select * from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=50; select * from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=50;
注意,为了让两条语句的被驱动表都用不上索引,所以join字段都使用了没有索引的字段b。
但如果是用第二个语句的话,join_buffer只需要放入t2的前50行,显然是更好的。所以这里,“t2的前50行”是那个相对小的表,也就是“小表”。
我们再来看另外一组例子:
select t1.b,t2.* from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100; select t1.b,t2.* from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;
这个例子里,表t1 和 t2都是只有100行参加join。但是,这两条语句每次查询放入join_buffer中的数据是不一样的:
  • 表t1只查字段b,因此如果把t1放到join_buffer中,则join_buffer中只需要放入b的值;
  • 表t2需要查所有的字段,因此如果把表t2放到join_buffer中的话,就需要放入三个字段id、a和b。
这里,我们应该选择表t1作为驱动表。也就是说在这个例子里,“只需要一列参与join的表t1”是那个相对小的表。
所以,更准确地说,在决定哪个表做驱动表的时候,应该是两个表按照各自的条件过滤,过滤完成之后,计算参与join的各个字段的总数据量,数据量小的那个表,就是“小表”,应该作为驱动表
 
总结
通过对Index Nested-Loop JoinBlock Nested-Loop Join两个算法执行过程的分析,我们也得到了文章开头两个问题的答案:
  1. 如果可以使用被驱动表的索引,join语句还是有其优势的;
  1. 不能使用被驱动表的索引,只能使用Block Nested-Loop Join算法,这样的语句就尽量不要使用;
  1. 在使用join的时候,应该让小表做驱动表。

join优化

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