Mysql数据库的join算法介绍，优美的执行优化

数据库的连接

前几天，小伙伴们在群里面讨论进行优化join语句，你们都很积极的发言讨论，结论是围绕索引与大小表关系来进行操做，重要的是业务进行绑定。

部份内容来源于极客时间的Mysql实战45讲。

在Mysql的数据库中，咱们知道join连接主要使用的有大体三种状况。

• inner join：内链接
• left joinL：左连接
• right join:右连接

那这些join咱们须要怎么使用呢？而且可使用的很好，须要咱们在数据库里面尝试下。

数据准备

该数据表来源于网络。

-- 建立测试数据库
CREATE DATABASE join_test CHARSET UTF8;

-- 人员信息表
CREATE TABLE `Persons` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `LastName` char(16) NOT NULL DEFAULT '',
  `FirstName` char(16) NOT NULL DEFAULT '',
  `Address` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '',
  `City` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 订单表
CREATE TABLE `Orders` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `OrderNo` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  `Pid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `Persons` (`LastName`, `FirstName`, `Address`, `City`)
VALUES
('Adams', 'John', 'Oxford Street', 'London'),
('Bush', 'George', 'Fifth Avenue', 'New York'),
('Carter', 'Thomas', 'Changan Street', 'Beijing');

INSERT INTO `Orders` (`OrderNo`, `Pid`)
VALUES (77895, 3), (44678, 3), (22456, 1), (24562, 1), (34764, 65);
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建立了两个字段的关联关系，而且关联关系这里没有使用索引字段。

join中使用的 算法

使用的算法有几种，一个是Index Nested-Loop join，另外就是Block Nested-Loop Join.

关联表Peoples,与Order表

Block Nested-Loop Join

explain select  p.* from Persons p
INNER JOIN Orders  o on p.id = o.Pid

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执行结果图：

从图上能够看出驱动表是Peoples,被驱动表是Order,因为咱们的关联关系中，被驱动表没有索引，因此在执行关联的时候第二张表要全盘扫描。

那执行流程是怎样的呢？

1. 将驱动表里面须要读取的数据放入到内存中（useing join buffer）。
2. 从被驱动表中取出来一行内容，与内存中的数据进行匹配，符合结果的结果集取出来。
3. 循环执行被驱动表中的全部数据，
4. 被驱动表执行完毕后，在执行驱动表的下一条数据。
5. 2-4，直到驱动表的数据执行完毕，结束。

结果执行的数量是笛卡尔积，进行乘法。

若是join buffer 里面的数据放不下怎么办？

就先取出来一部分驱动表里面的数据，进行与第二个表对比，循环执行，对比结束后清空buffer中的内容，再处理。

从上面能够看出，当被驱动表上没有使用索引的时候会涉及全盘扫描，而且是两个表都全盘扫描，虽然第一个表内容读取到内存中能够加快数据的读取，可是全盘扫描对于性能属于一个损耗。

因此咱们须要尽量的创建索引

Index Nested-Loop

那么若是咱们创建索引了呢？

增长索引  索引的名字 与索引的列
CREATE INDEX Pid ON Orders (Pid)

EXPLAIN select  p.* from Persons p
STRAIGHT_JOIN Orders o on  p.id = o.Pid;
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由于咱们在被驱动的表上增长了索引，因此当咱们须要的是Persons表中的数据时候，能够利用到索引，执行结果以下。

当两个表关联的时候，咱们的People表，还有Order表。选择People选择为驱动表，Order为被动表，使用On关联的时候Order 字段上有索引，那么就会使用该执行算法语句。

算法内容以下：

1. 取出驱动表的里面的一条数据
2. 拿着这条数据去表二中查找到合适的结果集，返回。
3. 重复以上循环。

能够看到是使用的循环驱动表中的数据而后去被驱动表中查找，利用索引，减小第二个循环的次数。这样就能加快速度。

两个算法总结

从上面能够看出，在选择使用join的时候，必定要避免sql语句将关联的第二个上使用join语句，咱们能够每次将本身执行的语句加上explain简单的看下sql执行计划，在优化咱们的sql语句。

还有做为驱动表的数据尽量少，循环的数据就不多了。

这就有咱们前面所说的小表做为驱动表，大表加索引。这个概念。

Join

上面咱们说了使用的两个算法，那么咱们在执行过程当中会遇到哪些呢？

Inner join

重点强调，咱们的语句都每次使用explain来查看输出

inner join 与join语句执行结果是一致的，因此在看执行结果，咱们没必要要关注某个点。

在使用inner join 的时候，以哪一个左表仍是右表做为依赖表都是存在可能的，因此咱们可使用straight_join来强制使用某个表做为依赖表，而且在使用inner join语句的时候该straight_join 也是一个优化的方式。

强制采用某个表做为依赖表。

// 注意当咱们使用join语句，须要查询第二个表数据的时候，若是咱们的where 条件中没有增长 筛选条件可能会致使使用Block Nested-Loop Join
EXPLAIN select  p.id,o.OrderNo from Persons p
STRAIGHT_JOIN Orders o on  p.id = o.Pid;
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那么这种状况下怎么优化的呢？

从图上能够看出来，咱们的表二没有走索引，致使咱们数据进行全盘的扫描。

在每个数据库的表上，咱们都了解会有主键索引，那么咱们是否能够根据主键索引来排除呢？

咱们经过sql来看。

当OrderNo上没有索引的时候
EXPLAIN select  p.id,o.OrderNo from Persons p
STRAIGHT_JOIN Orders o on  p.id = o.Pid
where o.OrderNo > 30000

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走的是全盘扫描，若是咱们在OrderNo上加上索引呢？

增长普通索引
CREATE INDEX Pid ON Orders (Pid)

//在我建立索引的时候，有时候条件语句是能够用上索引的，有的时候是用不上的。因为数据量过小的缘由致使部分索引使用补上的状况。在这里根据不一样的字段内容是能使用上索引的。

EXPLAIN select  p.id,o.OrderNo from Persons p
STRAIGHT_JOIN Orders o on  p.id = o.Pid
where o.Pid > 3

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因此咱们在使用语句的时候须要多多关注索引的使用，关于Tree索引，咱们下次再聊。

总结

从上面能够看到，使用索引能帮助咱们提升不少，可是写入的SQL中能不能执行使用索引，还跟语句的构成有关。

尽可能在写出来的sql都须要执行下explain 检查下执行情况，知道sql的执行结果，这样咱们能真正的写出来好的join语句。

关于使用join，建议使用left join或者right join 提升效率。具体分析下次再聊。

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路虽远，行则必至

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