MySQL Join的使用

一、使用join语句的优势？

使用join语句，性能比强行拆成多个单表执行SQL语句的性能要好；
使用join语句的话，需要让小表做驱动表；

前提是，“可使用被驱动表的索引”

二、怎么选择驱动表？

在join语句执行过程中，驱动表是走全表扫面，而被驱动表是走树搜索(需建立索引)；

使用小表做驱动表；

三、什么是MRR？

Multi-Range-Read 优化(MRR)，这个优化的主要目的是尽量使用顺序读盘；

因为大多数的数据都是按照主键递增顺序插入得到的，所以我们可以认为，如果按照主键的递增顺序查询的话，对磁盘的读比较接近顺序读，能够提升读性能；

假设，执行此语句，MRR优化的设计思路，执行流程：

select * from t1 where a>=1 and a<=100;

根据索引 a，定位到满足条件的记录，将id值放入read_rnd_buffer中；
将read_rnd_buffer 中的id进行递增排序；
排序后的id数组，依次到主键id索引中查记录，并作为结果返回；

read_rnd_buffer的大小是由read_rnd_buffer_size参数控制的，若步骤 1 read_rnd_buffer存满了，就会先执行完步骤2、3，然后情况read_rnd_buffer，之后继续招索引a的下个记录，并继续循环；

稳定使用MRR优化的话，需要设置set optimizer_switch=“mrr_cost_based=off”

文档说，是现在的优化器策略，判断消耗的时候，会更倾向于不使用MRR，把mrr_cose_based设置为off，就是固定使用MRR了

总结：

MRR提升性能的核心：能够再索引 a 上做范围查询，得到足够多的主键，完成排序后再回表，体现出顺序性的优势。

四、优化：

1.NLJ优化：

从驱动表t1，一行行的取出 a 的值，再到被驱动表t2去join，此时没有利用到MRR的优势；

如果可以使用Index Nested-Loop join 算法，应该选择小表做驱动表，可以用被驱动表上的索引，其实是没问题的；

2.BKA优化：

Batched Key Access，是MySQL 5.6引入的对Index Nested-Loop Join（NLJ）的优化。

BKA优化的思路，复用了join_buffer
在BNL算法中，利用了join_buffer来暂存驱动表的数据，在NLJ里面并没有利用到join_buffer
在join_buffer中放入的数据为P1~P100，表示只会取查询所需要的字段；

如果join_buffer放不下P1~P100，就会将这100行数据分成多段执行

启用:

BKA算法依赖于MRR
SET optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';

3.BNL优化：

可能会多次扫描被驱动表，占用磁盘IO资源；
判断Join条件需要执行M∗NM∗N次对比，如果是大表会占用非常多的CPU资源；
可能会导致Buffer Pool的热数据被淘汰和正常的业务数据无法成为热数据，进而影响内存命中率；

注意：如果优化器选择了BNL算法，就需要做优化：

给被驱动表Join字段加索引，把BNL算法转换成BKA算法；
临时表；

五、怎么优化join语句？

NLJ、BNL的优化方法：

BKA算法是对NLJ算法的优化，一次取出一批数据的字段到join_buffer中，然后批量join；
BKA算法依赖于MRR，因为批量join找到被驱动表的非聚集索引字段通过MRR去查找行数据；
BKA优化是MySQL已经内置支持的，建议默认使用；
BNL算法效率低，建议都尽量转成BKA算法，优化的方向就是给被驱动表的关联字段加上索引；

参考资料：

《MySQL 实战45讲》

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