MySQL JOIN 的执行过程（一），linux云数据架构师

本文主要是介绍MySQL JOIN 的执行过程（一），linux云数据架构师，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

驱动表的选择

MySQL 会如何选择驱动表，按从左至右的顺序选择第一个？

多表连接的顺序

假设我们有 3 张表：A、B、C，和如下 SQL

– 伪 SQL，不能直接执行

A LEFT JOIN B ON B.aId = A.id

LEFT JOIN C ON C.aId = A.id

WHERE A.name = ‘666’ AND B.state = 1 AND C.create_time > ‘2019-11-22 12:12:30’

是 A 和 B 联表处理完之后的结果再和 C 进行联表处理，还是 A、B、C 一起联表之后再进行过滤处理 ，还是说这两种都不对，有其他的处理方式 ？

ON、WHERE 的生效时机

楼主无意之间逛到了一篇博文，它里面有如下介绍

正经图1 摘自 Mysql - JOIN详解

看完这个，楼主第一时间有发现新大陆的感觉，原来 JOIN 的执行顺序是这样的（不是颠覆了楼主之前的认知，因为楼主之前就没想过这个问题，而是有种新技能获取的满足），可后面越想越不对，感觉像是学错了技能（6级没学大！）

如果两表各有几百上千万的数据，那这两张表做笛卡尔积，结果不敢想象！也就是说 正经图1 中的顺序还有待商榷，ON 和 WHERE 的生效时间也有待商榷

如果你对上述问题都了如指掌，那请你走开，别妨碍我装逼；如果你对上述问题还不是特别清楚，那么请坐好，我要开始装逼了

前提准备

正式开讲之前了，先给大家预备一些花生、瓜子和啤酒，装逼就得有装逼的氛围，不然怎么看的下去，你说是吧 ？（楼主，你个骗子，货了？）

驱动表

何谓驱动表，指多表关联查询时，第一个被处理的表，亦可称之为基表，然后再使用此表的记录去关联其他表。驱动表的选择遵循一个原则：在对最终结果集没影响的前提下，优先选择结果集最少的那张表作为驱动表。这个原则说的不好懂，结果集最少，这个也许我们能估出来，但对最终结果集不影响，这个就不好判断了，难归难，但还是有一定规律的：

LEFT JOIN 一般以左表为驱动表（RIGHT JOIN一般则是右表 ），INNER JOIN 一般以结果集少的表为驱动表，如果还觉得有疑问，则可用 EXPLAIN 来找驱动表，其结果的第一张表即是驱动表。

你以为 EXPLAIN 就一定准吗 ？ 执行计划在真正执行的时候是可能改变的！

绝大多少情况下是适用的，特别是 EXPLAIN

LEFT JOIN 某些情况下会被查询优化器优化成 INNER JOIN；结果集指的是表中记录过滤后的结果，而不是表中的所有记录，如果无过滤条件则是表中所有记录

更多信息可查看：Mysql多表连接查询的执行细节（一）

SQL 执行的流程图

当我们向 MySQL 发送一个请求的时候，MySQL 到底做了些了什么

SQL 执行路径，摘自《高性能MySQL》

可以看到，执行计划是查询优化器的输出结果，执行引擎根据执行计划来查询数据

数据准备

MySQL 5.7.1，InnoDB 引擎；建表 SQL 和 数据初始 SQL

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单表查询

单表查询的过程比较好理解，大致如下

关于单表查询就不细讲了，主要涉及到：聚集索引，覆盖索引、回表操作，知道这 3 点，上图就好理解了（不知道的赶快去查资料，暴露了就丢人了！）。

联表算法

MySQL 的联表算法是基于嵌套循环算法（nested-loop algorithm）而衍生出来的一系列算法，根据不同条件而选用不同的算法

在使用索引关联的情况下，有 Index Nested-Loop join 和 Batched Key Access

《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》

【docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB】 完整内容开源分享

join 两种算法;

在未使用索引关联的情况下，有 Simple Nested-Loop join 和 Block Nested-Loop join 两种算法;

Simple Nested-Loop

简单嵌套循环，简称 SNL；逐条逐条匹配，就像这样

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这种算法简单粗暴，但毫无性能可言，时间性能上来说是 n（表中记录数） 的 m（表的数量） 次方，所以 MySQL 做了优化，联表查询的时候不会出现这种算法，即使在无 WHERE  条件且 ON 的连接键上无索引时，也不回选用这种算法

Block Nested-Loop

缓存块嵌套循环连接，简称 BNL，是对 INL 的一种优化；一次性缓存多条驱动表的数据，然后拿 Join Buffer 里的数据批量与内层循环读取的数据进行匹配，就像这样

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将内部循环中读取的每一行与缓冲区中的所有记录进行比较，这样就可以减少内层循环的读表次数。举个例子，如果没有 Join Buffer，驱动表有 30 条记录，被驱动表有 50 条记录，那么内层循环的读表次数应该是 30 * 50 = 1500，如果 Join Buffer 可用并可以以存 10 条记录，那么内层循环的读表次数应该是 30 / 10 * 50 = 150，被驱动表必须读取的次数减少了一个数量级。

当被驱动表在连接键上无索引且被驱动表在 WHERE 过滤条件上也没索引时，常常会采用此种算法来完成联表，如下所示

这篇关于MySQL JOIN 的执行过程（一），linux云数据架构师的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！