Nested Loop Join

我们都知道SQL的join关联表的使用方式,但是这次聊的是实现join的算法,join有三种算法,分别是Nested Loop Join,Hash join,Sort Merge Join。

MySQL官方文档中提到,MySQL只支持Nested Loop Join这一种join algorithm

MySQL resolves all joins using a nested-loop join method. This means that MySQL reads a row from the first table, and then finds a matching row in the second table, the third table, and so on.
explain-output

所以本篇只聊Nested Loop Join。

NLJ是通过两层循环,用第一张表做Outter Loop,第二张表做Inner Loop,Outter Loop的每一条记录跟Inner Loop的记录作比较,符合条件的就输出。而NLJ又有3种细分的算法:

1、Simple Nested Loop Join(SNLJ)

    // 伪代码
    for (r in R) {
        for (s in S) {
            if (r satisfy condition s) {
                output <r, s>;
            }
        }
    }
SNLJ

SNLJ就是两层循环全量扫描连接的两张表,得到符合条件的两条记录则输出,这也就是让两张表做笛卡尔积,比较次数是R * S,是比较暴力的算法,会比较耗时。

2、Index Nested Loop Join(INLJ)

    // 伪代码
    for (r in R) {
        for (si in SIndex) {
            if (r satisfy condition si) {
                output <r, s>;
            }
        }
    }
INLJ

INLJ是在SNLJ的基础上做了优化,通过连接条件确定可用的索引,在Inner Loop中扫描索引而不去扫描数据本身,从而提高Inner Loop的效率。
而INLJ也有缺点,就是如果扫描的索引是非聚簇索引,并且需要访问非索引的数据,会产生一个回表读取数据的操作,这就多了一次随机的I/O操作。

3、Block Nested Loop Join(BNLJ)

一般情况下,MySQL优化器在索引可用的情况下,会优先选择使用INLJ算法,但是在无索引可用,或者判断full scan可能比使用索引更快的情况下,还是不会选择使用过于粗暴的SNLJ算法。
这里就出现了BNLJ算法了,BNLJ在SNLJ的基础上使用了join buffer,会提前读取Inner Loop所需要的记录到buffer中,以提高Inner Loop的效率。

    // 伪代码
    for (r in R) {
        for (sbu in SBuffer) {
            if (r satisfy condition sbu) {
                output <r, s>;
            }
        }
    }
BNLJ

MySQL中控制join buffer大小的参数名是join_buffer_size。

We only store the used columns in the join buffer, not the whole rows.
join-buffer-size

根据MySQL手册中的说法,join_buffer_size缓冲的是被使用到的列。

算法比较(外表大小R,内表大小S):

                   \algorithm
comparison\
Simple Nested Loop Join Index Nested Loop Join Block Nested Loop Join
外表扫描次数 1 1 1
内表扫描次数 R 0 R * S * \frac{ used\_column\_size}{join\_buffer\_size}
读取记录次数 R + R * S R + RS_Matches R + R * S * \frac{ used\_column\_size}{join\_buffer\_size}
比较次数 R * S R * IndexHeight R * S
回表次数 0 RS_Matches 0

在MySQL5.6中,对INLJ的回表操作进行了优化,增加了Batched Key Access Join(批量索引访问的表关联方式,这样翻译可以不。。。)和Multi Range Read(mrr,多范围读取)特性,在join操作中缓存所需要的数据的rowid,再批量去获取其数据,把I/O从多次零散的操作优化为更少次数批量的操作,提高效率。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 205,132评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,802评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,566评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,858评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,867评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,695评论 1 282
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,064评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,705评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,915评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,677评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,796评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,432评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,041评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,992评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,223评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,185评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,535评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容

  • (一)弹琴的基本姿势 1、琴的放置 古时琴家将琴头右尾左置于膝上弹奏。宋朝以后,琴桌已普遍使用。现今一般来说,也是...
    茶小汐阅读 1,799评论 15 32
  • 懒惰的我从来不爱做家务,可是从上学期开始我开始了不情愿的做家务,早上于士淋刷碗,中午我刷碗,晚上姐姐刷碗,每次轮到...
    崔禹喆阅读 252评论 1 1
  • 各种各样的广告 你的如何吸引别人 就会增加关注
    阳光创客敖伟伟阅读 114评论 0 0