MySQL进阶-关联查询优化

采用左外连接

下面开始 EXPLAIN 分析

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

结论：type 有All ,代表着全表扫描，效率较差

添加索引优化

ALTER TABLE book ADD INDEX Y ( card); #【被驱动表】，可以避免全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

可以看到第二行的 type 变为了 ref，rows 也变成了优化比较明显。这是由左连接特性决定的。LEFT JOIN 条件用于确定如何从右表搜索行，左边一定都有，所以 右边是我们的关键点,一定需要建立索引 。 也就是left join 右边所关联的表的关联字段一定要建立索引。

只是对左边的表建立索引的话，是没有效果的，可以通过rows这一列看到，type表要读取的记录仍然是20条。

ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card); #【驱动表】，无法避免全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

把右边的表的索引删除，可以发现现在又要走全表扫描了

DROP INDEX Y ON book;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

采用内连接

删除先前的索引

drop index X on type;
drop index Y on book;（如果已经删除了可以不用再执行该操作）

换成 inner join（MySQL自动选择驱动表）

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

添加索引优化

向book表添加索引后，book自动成为被驱动表，提高了查询效率。

ALTER TABLE book ADD INDEX Y (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

如果新增了type表的索引，此时两个表都有索引，优化器会选择小数据量的表作为驱动表，用来驱动大表。

ALTER TABLE type ADD INDEX X (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

对于内连接来说，查询优化器可以决定谁作为驱动表，谁作为被驱动表出现的，接下来把type表的索引删了。可以看到有索引的book表又作为了被驱动表

DROP INDEX X ON `type`;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM TYPE INNER JOIN book ON type.card=book.card;

向type表里面添加索引，此时又变成了被驱动表了

ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON type.card=book.card;

join语句原理

join方式连接多个表，本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL5.5版本之前，MySQL只支持一种表间关联方式，就是嵌套循环(Nested Loop Join)。如果关联表的数据量很大，则join关联的执行时间会很长。在MySQL5.5以后的版本中，MySQL通过引入BNLJ算法来优化嵌套执行。

驱动表和被驱动表

驱动表就是主表，被驱动表就是从表、非驱动表。

对于内连接来说：

A一定是驱动表吗？不一定，优化器会根据你查询语句做优化，决定先查哪张表。先查询的那张表就是驱动表，反之就是被驱动表。通过explain关键字可以查看。

SELECT * FROM A JOIN B ON ...

对于外连接来说：

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON ...
# 或
SELECT * FROM B RIGHT JOIN A ON ...

Simple Nested-Loop Join (简单嵌套循环连接)

算法相当简单，从表A中取出一条数据1，遍历表B，将匹配到的数据放到result.. 以此类推，驱动表A中的每一条记录与被驱动表B的记录进行判断：

可以看到这种方式效率是非常低的，以上述表A数据100条，表B数据1000条计算，则A*B=10万次。开销统计如下。当然mysql肯定不会这么粗暴的去进行表的连接，所以就出现了后面的两种对Nested-Loop Join优化算法。

Index Nested-Loop Join （索引嵌套循环连接）

Index Nested-Loop Join其优化的思路主要是为了减少内存表数据的匹配次数，所以要求被驱动表上必须有索引才行。通过外层表匹配条件直接与内层表索引进行匹配，避免和内存表的每条记录去进行比较，这样极大的减少了对内存表的匹配次数。就是利用索引来提高匹配效率

驱动表中的每条记录通过被驱动表的索引进行访问，因为索引查询的成本是比较固定的，故mysql优化器都倾向于使用记录数少的表作为驱动表（外表）。如果被驱动表加索引，效率是非常高的，但如果索引不是主键索引，所以还得进行一次回表查询。相比，被驱动表的索引是主键索引，效率会更高。

Block Nested-Loop Join（块嵌套循环连接）

之前是将驱动表逐条与非驱动表的记录进行匹配，现在是引入join buffer缓冲区，将驱动表的记录缓冲到缓冲区，然后进行批量匹配，而不是逐条匹配。

Join小结

1、整体效率比较：INLJ > BNLJ > SNLJ

2、永远用小结果集驱动大结果集（其本质就是减少外层循环的数据数量）（小的度量单位指的是表行数 * 每行大小）
select t1.b,t2.* from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100; # 推荐
select t1.b,t2.* from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100; # 不推荐
3、为被驱动表匹配的条件增加索引(减少内存表的循环匹配次数)

4、增大join buffer size的大小（一次索引的数据越多，那么内层包的扫描次数就越少）

5、减少驱动表不必要的字段查询（字段越少，join buffer所缓存的数据就越多）

Hash Join

从MySQL的8.0.20版本开始将废弃BNLJ，因为从MySQL8.0.18版本开始就加入了hash join默认都会使用hash join

Nested Loop:

对于被连接的数据子集较小的情况，Nested Loop是个较好的选择。

Hash Join是做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小（相对较小）的表利用Join Key在内存中建立散列表，然后扫描较大的表并探测散列表，找出与Hash表匹配的行。

这种方式适合于较小的表完全可以放于内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和。

在表很大的情况下并不能完全放入内存，这时优化器会将它分割成若干不同的分区，不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段，此时要求有较大的临时段从而尽量提高I/O的性能。

它能够很好的工作于没有索引的大表和并行查询的环境中，并提供最好的性能。大多数人都说它是Join的重型升降机。Hash Join只能应用于等值连接（如WHERE A.COL1 = B.COL2），这是由Hash的特点决定的。

小结

保证被驱动表的JOIN字段已经创建了索引

需要JOIN 的字段，数据类型保持绝对一致。

LEFT JOIN 时，选择小表作为驱动表，大表作为被驱动表。减少外层循环的次数。

INNER JOIN 时，MySQL会自动将 小结果集的表选为驱动表 。选择相信MySQL优化策略。

能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。(减少查询的趟数)

不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用 JOIN 来代替子查询。

衍生表建不了索引