本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识，其中主要介绍了关于join查询的相关问题，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。
推荐学习：mysql视频教程
索引对 join 查询的影响
数据准备
假设有两张表 t1、t2，两张表都存在有主键索引 id 和索引字段 a，b 字段无索引，然后在 t1 表中插入 100 行数据，t2 表中插入 1000 行数据进行实验
CREATE TABLE `t2` ( `id` int NOT NULL, `a` int DEFAULT NULL, `b` int DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `t2_a_index` (`a`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;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;CALL **idata**();CREATE TABLE t1 LIKE t2;INSERT INTO t1 (SELECT * FROM t2 WHERE id <= 100);
有索引查询过程
我们使用查询 SELECT * FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2 ON (t1.a=t2.a)；因为 join 查询 MYSQL 优化器不一定能按照我们的意愿去执行，所以为了分析我们选择用 STRAIGHT_JOIN 来代替，从而更直观的进行观察
图 1
可以看出我们使用了 t1 作为驱动表，t2 作为被驱动表，上图的 explain 中显示本次查询用上了 t2 表的字段 a索引，所以这个语句的执行过程应该是下面这样的：
从 t1 表中读取一行数据 r
从数据 r中取出字段 a到表 t2 中进行匹配
取出 t2 表中符合条件的行，和 r组成一行作为结果集的一部分
重复执行步骤 1-3，直到表 t1 循环数据
该过程称之为 Index Nested-Loop Join，在这个流程里，驱动表 t1 进行了全表扫描，因为我们给 t1 表插入了 100 行数据，所以本次的扫描行数是 100，而进行 join 查询时，对于 t1 表的每一行都需去 t2 表中进行查找，走的是索引树搜索，因为我们构造的数据都是一一对应的，所以每次搜索只扫描一行，也就是 t2 表也是总共扫描 100 行，整个查询过程扫描的总行数是 100+100=200 行。
无索引查询过程
SELECT * FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2 ON (t1.a = t2.b);
图 2
可以看出由于 t2 表字段 B上没有索引，所以按照上述 SQL 执行时每次从 t1 去匹配 t2 的时候都要做一次全表扫描，这样算下来扫描 t2 多大 100 次，总扫描次数就是 100*1000 = 10 万行。
当然了这个查询结果还是在我们建的这两个都是小表的情况下，如果是数量级 10 万行的表，就需要扫描 100 亿行，这就太恐怖了！
2. 了解 Block Nested-Loop Join
Block Nested-Loop Join查询过程
那么被驱动表上没有存在索引，这一切都是怎么发生的呢？
实际上当被驱动表上没有可用的索引，算法流程是这样的：
把 t1 的数据读取线程内存 join_buffer 中，因为上述我们写的是 select * from，所以相当于是把整个 t1 表放入了内存;
扫描 t2 的过程，实际上是把 t2 的每一行取出来，跟 join_buffer 中的数据去做对比，满足 join 条件的，作为结果集的一部分进行返回。
所以结合图 2中 Extra 部分说明 Using join buffer 可以发现这一丝端倪，整个过程中，对表 t1 和t2 都做了一次全表扫描，因此扫描的行数是 100+1000=1100 行，因为 join_buffer 是以无序数组的方式组织的，因此对于表 t2 中每一行，都要做 100 次判断，总共需要在内存中进行的判断次数是 100*1000=10 万次，但是因为这 10 万次是发生在内存中的所以速度上要快很多，性能也更好。
Join_buffer
根据上述已经知道了，没有索引的情况下 MySQL 是将数据读取内存进行循环判断的，那么这个内存肯定不是无限制让你使用的，这时我们就需要用到一个参数 join_buffer_size，该值默认大小 256k，如下图：
SHOW VARIABLES LIKE '%join_buffer_size%';
图 4
假如查询的数据过大一次加载不完，只能够加载部分数据（80 条），那么查询的过程就变成了下面这样
扫描表 t1，顺序读取数据行放入 join_buffer 中，直至加载完第 80 行满了
扫描表 t2，把 t2 表中的每一行取出来跟 join_buffer 中的数据做对比，将满足条件的数据作为结果集的一部分返回
清空 join_buffer
继续扫描表 t1，顺序读取剩余的数据行放入 join_buffer 中，执行步骤 2
这个流程体现了算法名称中 Block 的由来，分块 join，可以看出虽然查询过程中 t1 被分成了两次放入 join_buffer 中，导致 t2 表被扫描了 2次，但是判断等值条件的次数还是不变的，依然是（80+20）*1000=10 万次。
所以这就是有时候 join 查询很慢，有些大佬会让你把 join_buffer_size 调大的原因。
如何正确的写出 join 查询
驱动表的选择
有索引的情况下
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，每次在被驱动表查询一行数据，先要走索引 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询一行数据的时间复杂度是 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 + N2log2M。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。
那没有索引的情况
上述我知道了，因为 join_buffer 因为存在限制，所以查询的过程可能存在多次加载 join_buffer，但是判断的次数都是 10 万次，这种情况下应该怎么选择？
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。这里的 K不是常数，N 越大 K就越大，因此把 K 表示为λ*N，显然λ的取值范围 是 (0,1)。
扫描的行数就变成了 N+λNM，显然内存的判断次数是不受哪个表作为驱动表而影响的，而考虑到扫描行数，在 M和 N大小确定的情况下，N 小一些，整个算是的结果会更小，所以应该让小表作为驱动表
总结：真相大白了，不管是有索引还是无索引参与 join 查询的情况下都应该是使用小表作为驱动表。
什么是小表
还是以上面表 t1 和表 t2 为例子：
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;
上面这两条 SQL 我们加上了条件 t2.id <= 50，我们使用了字段 b，所以两条 SQL 都没有用上索引，但是第二条 SQL 可以看出 join_buffer 只需要放入前 50 行，显然查询更快，所以 t2 的前 50 行就是那个相对较小的表，也就是我们上面说所说的‘小表’。
再看另一组：
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，只需要放入字段 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。
结论：
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。
推荐学习：mysql视频教程
以上就是简单聊聊MySQL中join查询的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/170592.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
