MySQL の結合ステートメントのアルゴリズムと最適化方法についての深い理解

この記事では、MySQL の結合ステートメントのアルゴリズムを理解し、結合ステートメントを最適化する方法を紹介します。

#1. 結合ステートメントのアルゴリズム

2 つのテーブル t1 と t2 を作成します

CREATE TABLE `t2` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB;

CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `idata`()
BEGIN
	declare i int;
  set i=1;
  while(i<=1000)do
    insert into t2 values(i, i, i);
    set i=i+1;
  end while;
END

create table t1 like t2;
insert into t1 (select * from t2 where id<=100);

これら 2 つのテーブルは次のとおりです。主キーのインデックス ID とインデックス a ですが、フィールド b にはインデックスがありません。ストアド プロシージャ idata() は、テーブル t2 に 1000 行のデータを挿入し、テーブル t1

1 に 100 行のデータを挿入します。インデックス ネストループ結合

select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.a);

If join ステートメントを直接使用すると、MySQL オプティマイザは駆動テーブルとしてテーブル t1 または t2 を選択し、MySQL に固定接続メソッドを使用させて、straight_join を通じてクエリを実行します。このステートメントでは、t1 が駆動テーブルで、t2 が駆動テーブルです。 table

駆動テーブル t2 のフィールド a にはインデックスがあり、結合プロセスではこのインデックスが使用されるため、このステートメントの実行フローは次のとおりです。

1. テーブル t1 から R

2 のデータ行を読み込み、データ行 R から a フィールドを取り出し、テーブル t2

3 内で検索し、条件を満たす行を取り出します。テーブル t2 の条件を入力し、結果セットの一部として R を含む行を形成します。

4. テーブル t1

の最後でループが終了するまで、ステップ 1 ～ 3 を繰り返します。このプロセスは次のことができます。 Index Nested -Loop Join と呼ばれる駆動テーブルのインデックスを使用し、NLJ

と呼ばれます。 このプロセスでは:

1. テーブル全体のスキャンを実行します。ドライバー テーブル t1。このプロセスには 100 行のスキャンが必要です。

2。R の各行について、ツリー検索プロセスを使用して、a フィールドに基づいてテーブル t2 を検索します。構築するデータは 1 対 1 に対応しているため、各検索プロセスでスキャンされるのは 1 行だけであり、合計 100 行がスキャンされます (

3)。実行プロセス全体は 200

結合が使用されていないと仮定すると、単一のテーブル クエリのみを使用できます:

1.

select * from t1 を実行してすべてを検索します。テーブル t1 のデータ。ここには 100 行あります

2. これらの 100 行のデータをループします:

各行からフィールド a の値を取得します R $R.a
• Execute
• select * from t2 where a= $R.a
返された結果と R を組み合わせて結果セットの行を形成します

Thisクエリ プロセスも 200 行をスキャンしましたが、合計 101 ステートメントが実行されました。直接結合と比較すると、100 のインタラクションが追加されます。また、クライアントは SQL ステートメントと結果を独自に結合する必要があります。これは、直接結合する場合ほど優れたものではありません。

駆動テーブルのインデックスが使用できる場合:

結合ステートメントを使用する強制するよりもパフォーマンスが優れています SQL ステートメントを実行するために複数の単一テーブルに分割するパフォーマンスが優れています
• join ステートメントを使用する場合は、小さなテーブルを駆動テーブルにする必要があります

2. 単純なネストループ結合

select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.b);

テーブル t2 のフィールド b にはインデックスがないため、t2 が照合に使用されるたびにテーブル全体のスキャンを実行する必要があります。このアルゴリズムは単純なネストループ結合と呼ばれます。

このように計算すると、この SQL リクエストはテーブル t2 を最大 100 回スキャンし、合計 100*100=100,000 行をスキャンします。

MySQL はこの単純なネストループ結合アルゴリズムは使用せず、BNL

3、ブロックネストループ結合

と呼ばれる別のアルゴリズムを使用します。駆動テーブルには使用可能なインデックスがありません。アルゴリズム フローは次のとおりです:

1. テーブル t1 のデータをスレッド メモリの join_buffer に読み取ります。このステートメントは select * で書かれているため、テーブル t1 全体がそれをメモリに入れます

2。テーブル t2 をスキャンし、テーブル t2 の各行を取り出し、join_buffer 内のデータと比較します。結合条件が満たされている場合、そのデータは、結果セット

このプロセスでは、テーブル t1 とテーブル t2 の両方でテーブル全体のスキャンが実行されるため、スキャンされた合計数は行数は1100です。 join_buffer は順序付けされていない配列で構成されているため、テーブル t2 の各行に対して 100 回の判定を行う必要があります。メモリ内で行う必要がある判定の総数は 100*1000=100,000 回です

単純なネストを使用する-ループ結合アルゴリズムでクエリを実行し、スキャン行数も100,000行です。したがって、時間計算量の点では、これら 2 つのアルゴリズムは同じです。ただし、ブロック ネストループ結合アルゴリズムの 100,000 件の判定はメモリ操作であるため、はるかに高速でパフォーマンスが向上します。小さなテーブル テーブルはドライバーテーブルとして使用され、実行時間は同じです

join_buffer のサイズはパラメータ join_buffer_size によって設定され、デフォルト値は 256k です。テーブル t1 にすべてのデータを配置できない場合、戦略は非常に単純で、セグメントに配置することです

1) テーブル t1 をスキャンし、データ行を順番に読み取り、結合バッファに配置します。 join_buffer は 88 行目でいっぱいです##

2）扫描表t2，把t2中的每一行取出来，跟join_buffer中的数据做对比，满足join条件的，作为结果集的一部分返回

3）清空join_buffer

4）继续扫描表t1，顺序读取最后的12行放入join_buffer中，继续执行第2步

由于表t1被分成了两次放入join_buffer中，导致表t2会被扫描两次。虽然分成两次放入join_buffer，但是判断等值条件的此时还是不变的

4、能不能使用join语句？

1.如果可以使用Index Nested-Loop Join算法，也就是说可以用上被驱动表上的索引，其实是没问题的

2.如果使用Block Nested-Loop Join算法，扫描行数就会过多。尤其是在大表上的join操作，这样可能要扫描被驱动表很多次，会占用大量的系统资源。所以这种join尽量不要用

5、如果使用join，应该选择大表做驱动表还是选择小表做驱动表

1.如果是Index Nested-Loop Join算法，应该选择小表做驱动表

2.如果是Block Nested-Loop Join算法：

• 在join_buffer_size足够大的时候，是一样的
• 在join_buffer_size不够大的时候，应该选择小表做驱动表

在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成以后，计算参数join的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是小表，应该作为驱动表

二、join语句优化

创建两个表t1、t2

create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a));create table t2 like t1;CREATE DEFINER = CURRENT_USER PROCEDURE `idata`()BEGIN
	declare i int;
  set i=1;
  while(i<=1000)do
    insert into t1 values(i, 1001-i, i);
    set i=i+1;
  end while;
  
  set i=1;
  while(i<=1000000)do
    insert into t2 values(i, i, i);
    set i=i+1;
  end while;END;

在表t1中，插入了1000行数据，每一行的a=1001-id的值。也就是说，表t1中字段a是逆序的。同时，在表t2中插入了100万行数据

1、Multi-Range Read优化

Multi-Range Read（MRR）优化主要的目的是尽量使用顺序读盘

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

主键索引是一棵B+树，在这棵树上，每次只能根据一个主键id查到一行数据。因此，回表是一行行搜索主键索引的

如果随着a的值递增顺序查找的话，id的值就变成随机的，那么就会出现随机访问，性能相对较差

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

这就是MRR优化的设计思路，语句的执行流程如下：

1.根据索引a，定位到满足条件的记录，将id值放入read_rnd_buffer中

2.将read_rnd_buffer中的id进行递增排序

3.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。如果步骤1中，read_rnd_buffer放满了，就会先执行完步骤2和3，然后清空read_rnd_buffer。之后继续找索引a的下个记录，并继续循环

如果想要稳定地使用MRR优化的话，需要设置set optimizer_switch="mrr_cost_based=off"

explain结果中，Extra字段多了Using MRR，表示的是用上了MRR优化。由于在read_rnd_buffer中按照id做了排序，所以最后得到的结果也是按照主键id递增顺序的

MRR能够提升性能的核心在于，这条查询语句在索引a上做的是一个范围查询，可以得到足够多的主键id。这样通过排序以后，再去主键索引查数据，才能体现出顺序性的优势

2、Batched Key Access

MySQL5.6引入了Batched Key Access（BKA）算法。这个BKA算法是对NLJ算法的优化

NLJ算法流程图：

NLJ算法执行的逻辑是从驱动表t1，一行行地取出a的值，再到被驱动表t2去做join

BKA算法流程图：

BKA算法执行的逻辑是把表t1的数据取出来一部分，先放到一个join_buffer，一起传给表t2。在join_buffer中只会放入查询需要的字段，如果join_buffer放不下所有数据，就会将数据分成多段执行上图的流程

如果想要使用BKA优化算法的话，执行SQL语句之前，先设置

set optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';

其中前两个参数的作用是启用MRR，原因是BKA算法的优化要依赖与MRR

3、BNL算法的性能问题

InnoDB对Buffer Pool的LRU算法做了优化，即：第一次从磁盘读入内存的数据页，会先放在old区域。如果1秒之后这个数据页不再被访问了，就不会被移动到LRU链表头部，这样对Buffer Pool的命中率影响就不大

如果一个使用BNL算法的join语句，多次扫描一个冷表，而且这个语句执行时间超过1秒，就会在再次扫描冷表的时候，把冷表的数据页移到LRU链表头部。这种情况对应的，是冷表的数据量小于整个Buffer Pool的3/8，能够完全放入old区域的情况

如果这个冷表很大，就会出现另外一种情况：业务正常访问的数据页，没有机会进入young区域。

由于优化机制的存在，一个正常访问的数据页，要进入young区域，需要隔1秒后再次被访问到。但是，由于join语句在循环读磁盘和淘汰内存页，进入old区域的数据页，很可能在1秒之内就被淘汰了。这样就会导致MySQL实例的Buffer Pool在这段时间内，young区域的数据页没有被合理地淘汰

4、BNL转BKA

一些情况下，我们可以直接在被驱动表上建索引，这时就可以直接转成BKA算法了

如果碰到一些不适合在被驱动表上建索引的情况，可以考虑使用临时表。大致思路如下：

select * from t1 join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.b>=1 and t2.b<=2000;

1）把表t2中满足条件的数据放在临时表tmp_t中

2）为了让join使用BKA算法，给临时表tmp_t的字段b加上索引

3）让表t1和tmp_t做join操作

SQL语句写法如下：

create temporary table temp_t(id int primary key, a int, b int, index(b))engine=innodb;
insert into temp_t select * from t2 where b>=1 and b<=2000;
select * from t1 join temp_t on (t1.b=temp_t.b);

5、扩展hash join

MySQL的优化器和执行器不支持哈希join，可以自己实现在业务端，实现流程大致如下：

1.select * from t1;取得表t1的全部1000行数据，在业务端存入一个hash结构

2.select * from t2 where b>=1 and b获取表t2中满足条件的2000行数据

3.把这2000行数据，一行一行地取到业务端，到hash结构的数据表中寻找匹配的数据。满足匹配的条件的这行数据，就作为结果集的一行

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