本篇文章是MySQL的进阶学习,给大家详细介绍一下join连接的原理,以及join的3种算法,希望对大家有所帮助!
我们经常在多表查询的时候使用join 去连接多个表,其实join的效率比不好还是应该尽量避免使用的,其本质就是各个表之间循环匹配的,MySQL中只支持一种join算法Nested-Loop Join(循环嵌套连接),但是其有多种变种的算法,其实就是提高join的执行效率。【相关推荐:mysql视频教程】
1. Simple Nested-Loop Join(简单嵌套循环连接)
Simple Nested-Loop join(NLJ)算法从循环中的第一个表中一次读取一行,将每一行传递给一个嵌套循环,该嵌套循环中匹配数据是否一致。例如驱动表User,被驱动表UserInfo 的sql是 select * from User u left join User_info info on u.id = info.user_id
,其实就是我们常用的for循环,伪代码的逻辑应该是
for(User u:Users){ for(UserInfo info:UserInfos){ if(u.id == info.userId){ // 得到匹配数据 } } }
简单粗暴的算法,每次从User表中取出一条数据,然后扫描User_info中的所有记录匹配,最后合并数据返回。
假如驱动表User有10条数据,被驱动表UserInfo也有10条数据,那么实际上驱动表User会被扫描10次,而被驱动表会被扫描10*10=100次(每扫描一次驱动表,就会扫描全部的被驱动表),这种效率是很低的,对数据库的开销比较大,尤其是被驱动表。每一次扫描其实就是从硬盘中读取数据加载到内存中,也就是一次IO,目前IO是最大的瓶颈
2. Index Nested-Loop Join(索引嵌套循环连接)
索引嵌套循环是使用索引减少扫描的次数来提高效率的,所以要求非驱动表上必须有索引才行。
在查询的时候,驱动表(User) 会根据关联字段的索引进行查询,当索引上找到符合的值,才会进行回表查询。如果非驱动表(User_info)的关联字段(user_id)是主键的话,查询效率会非常高(主键索引结构的叶子结点包含了完整的行数据(InnoDB)),如果不是主键,每次匹配到索引后都需要进行一次回表查询(根据二级索引(非主键索引)的主键ID进行回表查询),性能肯定弱于主键的查询。
上图中的索引查询之后不一定会回表,什么情况下会回表,这个要看索引查询到的字段能不能满足查询需要的字段,具体可以参考之前的文章:你需要知道的一些索引基础知识 和 B+树的索引知识
3. Block Nested-Loop Join(缓存块嵌套循环连接)
如果存在索引,那么会使用index的方式进行join,如果join的列没有索引,被驱动表要扫描的次数太多了,每次访问被驱动表,其表中的记录都会被加载到内存中,然后再从驱动表中取一条与其匹配,匹配结束后清除内存,然后再从驱动表中加载一条记录 然后把被驱动表的记录在加载到内存匹配,这样周而复始,大大增加了IO的次数。为了减少被驱动表的IO次数,就出现了Block Nested-Loop Join的方式。
不再是逐条获取驱动表的数据,而是一块一块的获取,引入了join buffer缓冲区,将驱动表join相关的部分数据列(大小是join buffer的限制)缓存到join buffer中,然后全表扫描被驱动表,被驱动表的每一条记录一次性和join buffer中的所有驱动表记录进行匹配(内存中操作),将简单嵌套循环中的多次比较合并成一次,降低了非驱动表的访问频率。
驱动表能不能一次加载完,要看join buffer能不能存储所有的数据,默认情况下join_buffer_size=256k
,查询的时候Join Buffer 会缓存所有参与查询的列而不是只有join的列,在一个有N个join关联的sql中会分配N-1个join buffer。所以查询的时候尽量减少不必要的字段,可以让join buffer中可以存放更多的列。
可以调整join_buffer_size的缓存大小show variables like '%join_buffer%'
这个值可以根据实际情况更改。
使用Block Nested-Loop Join算法需要开启优化器管理配置的optimizer_switch的设置block_nested_loop为on,默认是开启的。可以通过 show variables like '%optimizer_switch%'
查看block_nested_loop
状态。
以上三种算法了解即可,其实实际工作中只要我们能都用好索引就不错了,即使是join的连接也要注意关联字段是否建立索引,还是要善于使用索引来提供查询效率。
原文地址:https://juejin.cn/post/7014105037517357093
作者:纪先生
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以上是MySQL进阶学习:深入了解 join 的3种算法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

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MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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