MySQL join查询

MySQL用Nested-Loop Join算法实现join查询

区分驱动表和被驱动表，以驱动表的结果集为循环的基础，访问被驱动表过滤数据，然后合并结果，驱动表在外循环、被驱动表在内循环。
如果还有第三张参与join查询的表，则以合并的结果为驱动表，第三张表作为被驱动表，以此类推。

left join中的左表是驱动表、右表是被驱动表，right join刚好相反。

Nested-Loop Join有三种实现

SNLJ

Simple Nested-Loop Join

假设A是驱动表，B是被驱动表。

这里会扫描A表，用A的结果集作为外循环，
每循环一次，会扫描B表一遍(遍历内循环）

A表有N行，B表有M行。

SNLJ的开销如下（最大情况下）：

扫描A表1次；
扫描B表N次。
总共读取记录数：N + N * M。

为了专注于理解Nested-Loop Join，这里不讨论带where子句的情况，以下相同。

BNLJ

Block Nested-Loop Join

假设A是驱动表，B是被驱动表。

用来join的字段在被驱动表没有建立索引

Join Buffer
MySQL会将驱动表结果集中（多条记录）用来join的字段缓存到Join Buffer，
Join Buffer的特点是只需要扫描被驱动表一次，就能得到Join Buffer中所有记录的匹配结果，
减少扫描的次数。

Join Buffer默认大小256k，会生成n-1个Join Buffer缓冲区，n为参与join查询的表数量。

A表有N行，B表有M行。

BNLJ的开销如下（最大情况下）：

扫描A表1次；
扫描B表X次；
X的大小取决于N、join字段的大小、Join Buffer的大小，通常X<<N。

INLJ

Index Nested-Loop Join

假设A是驱动表，B是被驱动表。

用来join的字段在被驱动表建立了索引

聚集索引

非聚集索引

在这里我们假设您已对MySQL的索引结构有了一定的了解，
如果没有的话，可以去看下：通过B+Tree平衡多叉树理解InnoDB引擎的聚集和非聚集索引

这里会扫描A表，用A的结果集作为外循环，
然后通过B表的索引来检索，不会遍历B表。

A表有N行，B表有M行。

INLJ的开销如下（最大情况下）：

扫描A表1次；
通过B表索引检索N次，成本比扫描B表N次会低很多；
回表：先找到非聚集索引，再找到聚集索引，会多一次磁盘IO。

NLJ优先级

INLJ>BNLJ>SNLJ

如何优化join查询效率

尽量将小表作为驱动表，大表作为被驱动表；
为参加join的字段在被驱动表建立聚集索引，其次是非聚集索引；
尽可能减少join的字段数量，或者使用长度比较小的字段来join，这样Join Buffer一次可以缓存更多条记录。

inner join时，MySQL会自动将小表作为驱动表，大表作为被驱动表。

扫描整张表是成本非常高的操作。