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這篇文章主要介紹了MySQL中join的有幾種算法,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
我們經常在多表查詢的時候使用join 去連接多個表,其實join的效率比不好還是應該盡量避免使用的,其本質就是各個表之間循環匹配的,MySQL中只支持一種join算法Nested-Loop Join(循環嵌套連接),但是其有多種變種的算法,其實就是提高join的執行效率。
1. Simple Nested-Loop Join(簡單嵌套循環連接)
Simple Nested-Loop join(NLJ)算法從循環中的第一個表中一次讀取一行,將每一行傳遞給一個嵌套循環,該嵌套循環中匹配數據是否一致。例如驅動表User,被驅動表UserInfo 的sql是 select * from User u left join User_info info on u.id = info.user_id
,其實就是我們常用的for循環,偽代碼的邏輯應該是
for(User u:Users){ for(UserInfo info:UserInfos){ if(u.id == info.userId){ // 得到匹配數據 } } }
簡單粗暴的算法,每次從User表中取出一條數據,然后掃描User_info中的所有記錄匹配,最后合并數據返回。
假如驅動表User有10條數據,被驅動表UserInfo也有10條數據,那么實際上驅動表User會被掃描10次,而被驅動表會被掃描10*10=100次(每掃描一次驅動表,就會掃描全部的被驅動表),這種效率是很低的,對數據庫的開銷比較大,尤其是被驅動表。每一次掃描其實就是從硬盤中讀取數據加載到內存中,也就是一次IO,目前IO是最大的瓶頸
2. Index Nested-Loop Join(索引嵌套循環連接)
索引嵌套循環是使用索引減少掃描的次數來提高效率的,所以要求非驅動表上必須有索引才行。
在查詢的時候,驅動表(User) 會根據關聯字段的索引進行查詢,當索引上找到符合的值,才會進行回表查詢。如果非驅動表(User_info)的關聯字段(user_id)是主鍵的話,查詢效率會非常高(主鍵索引結構的葉子結點包含了完整的行數據(InnoDB)),如果不是主鍵,每次匹配到索引后都需要進行一次回表查詢(根據二級索引(非主鍵索引)的主鍵ID進行回表查詢),性能肯定弱于主鍵的查詢。
上圖中的索引查詢之后不一定會回表,什么情況下會回表,這個要看索引查詢到的字段能不能滿足查詢需要的字段,具體可以參考之前的文章:你需要知道的一些索引基礎知識 和 B+樹的索引知識
3. Block Nested-Loop Join(緩存塊嵌套循環連接)
如果存在索引,那么會使用index的方式進行join,如果join的列沒有索引,被驅動表要掃描的次數太多了,每次訪問被驅動表,其表中的記錄都會被加載到內存中,然后再從驅動表中取一條與其匹配,匹配結束后清除內存,然后再從驅動表中加載一條記錄 然后把被驅動表的記錄在加載到內存匹配,這樣周而復始,大大增加了IO的次數。為了減少被驅動表的IO次數,就出現了Block Nested-Loop Join的方式。
不再是逐條獲取驅動表的數據,而是一塊一塊的獲取,引入了join buffer緩沖區,將驅動表join相關的部分數據列(大小是join buffer的限制)緩存到join buffer中,然后全表掃描被驅動表,被驅動表的每一條記錄一次性和join buffer中的所有驅動表記錄進行匹配(內存中操作),將簡單嵌套循環中的多次比較合并成一次,降低了非驅動表的訪問頻率。
驅動表能不能一次加載完,要看join buffer能不能存儲所有的數據,默認情況下join_buffer_size=256k
,查詢的時候Join Buffer 會緩存所有參與查詢的列而不是只有join的列,在一個有N個join關聯的sql中會分配N-1個join buffer。所以查詢的時候盡量減少不必要的字段,可以讓join buffer中可以存放更多的列。
可以調整join_buffer_size的緩存大小show variables like '%join_buffer%'
這個值可以根據實際情況更改。
使用Block Nested-Loop Join算法需要開啟優化器管理配置的optimizer_switch的設置block_nested_loop為on,默認是開啟的。可以通過 show variables like '%optimizer_switch%'
查看block_nested_loop
狀態。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“MySQL中join的有幾種算法”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!
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