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作者：jb_hz
https://blog.csdn.net/qq_27529917/

先構建本篇博客的案列演示表：

create?table?a(a1?int?primary?key,?a2?int?,index(a2));??????????--雙字段都有索引
create?table?c(c1?int?primary?key,?c2?int?,index(c2),?c3?int);??--雙字段都有索引
create?table?b(b1?int?primary?key,?b2?int);????????????????????????--有主鍵索引
create?table?d(d1?int,?d2?int);?????????????????????????????????--沒有索引

insert?into?a?values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(10,10);
insert?into?b?values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(10,10);
insert?into?c?values(1,1,1),(2,4,4),(3,6,6),(4,5,5),(5,3,3),(6,3,3),(7,2,2),(8,8,8),(9,5,5),(10,3,3);??
insert?into?d?values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(10,10);

1.驅動表如何選擇？

驅動表的概念是指多表關聯(lián)查詢時，第一個被處理的表，使用此表的記錄去關聯(lián)其他表。驅動表的確定很關鍵，會直接影響多表連接的關聯(lián)順序，也決定了后續(xù)關聯(lián)時的查詢性能。

驅動表的選擇遵循一個原則：在對最終結果集沒影響的前提下，優(yōu)先選擇結果集最小的那張表作為驅動表。改變驅動表就意味著改變連接順序，只有在不會改變最終輸出結果的前提下才可以對驅動表做優(yōu)化選擇。

在外連接情況下，很多時候改變驅動表會對輸出結果有影響，比如left join的左邊表和right join的右邊表，驅動表選擇join的左邊或者右邊最終輸出結果很有可能會不同。

用結果集來選擇驅動表，那結果集是什么？如何計算結果集？mysql在選擇前會根據(jù)where里的每個表的篩選條件，相應的對每個可作為驅動表的表做個結果記錄預估，預估出每個表的返回記錄行數(shù)，同時再根據(jù)select里查詢的字段的字節(jié)大小總和做乘積：

每行查詢字節(jié)數(shù) * 預估的行數(shù) = 預估結果集

通過where預估結果行數(shù)，遵循以下規(guī)則：

如果where里沒有相應表的篩選條件，無論on里是否有相關條件，默認為全表
如果where里有篩選條件，但是不能使用索引來篩選，那么默認為全表
如果where里有篩選條件，而且可以使用索引，那么會根據(jù)索引來預估返回的記錄行數(shù)

我們以上述創(chuàng)建的表為基礎，用如下sql作為案列來演示：

select?a.*,c.c2?from?a?join?c?on?a.a2=c.c2?where?a.a1>5?and?c.c1>5;

通過explain查看其執(zhí)行計劃：

explain顯示結果里排在第一行的就是驅動表，此時表c為驅動表。

如果將sql修改一下，將select 里的條件c.c2 修改為 c.* ：

select?a.*,c.*?from?a?join?c?on?a.a2=c.c2?where?a.a1>5?and?c.c1>5;

通過explain查看其執(zhí)行計劃：

此時驅動表還是c，按理來說 c.* 的數(shù)據(jù)量肯定是比 a.*大的，似乎結果集大小的規(guī)則在這里沒有起作用。

此情形下如果用a作為驅動表，通過索引c2關聯(lián)到c表，那么還需要再回表查詢一次，因為僅僅通過c2獲取不到c.* 的數(shù)據(jù)，還需要通過c2上的主鍵c1再查詢一次。而上一個sql查詢的是c2，不需要額外查詢。同時因為a表只有兩個字段，通過a2索引能夠直接獲得a.* ,不需要額外查詢。

綜上所述，雖然使用c表來驅動，結果集大一些，但是能夠減少一次額外的回表查詢，所以mysql認為使用c表作為驅動來效率更高。

結果集是作為選擇驅動表的一個主要因素，但不是唯一因素。

2.兩表關聯(lián)查詢的內(nèi)在邏輯是怎樣的？

mysql表與表之間的關聯(lián)查詢使用Nested-Loop join算法，顧名思義就是嵌套循環(huán)連接，但是根據(jù)場景不同可能有不同的變種。

比如Index Nested-Loop join，
Simple Nested-Loop join,
Block Nested-Loop join,
Betched Key Access join等。

在使用索引關聯(lián)的情況下，有Index Nested-Loop join和Batched Key Access join兩種算法；
在未使用索引關聯(lián)的情況下，有Simple Nested-Loop join和Block Nested-Loop join兩種算法；

我們先來看有索引的情形，使用的是博客剛開始時建立的表，sql如下：

select?a.*,c.*?from?a?join?c?on?a.a2=c.c2?where?a.a1>4;

通過explain查看其執(zhí)行計劃：

首先根據(jù)第一步的邏輯來確定驅動表a，然后通過a.a1>4，a.* 來查詢一條記錄a1=5，將此記錄的c2關聯(lián)到c表，取得c2索引上的主鍵c1，然后用c1的值再去聚集索引上查詢c.*，組成一條完整的結果，放入net buffer，然后再根據(jù)條件a.a1>4，a * . 取下一條記錄，循環(huán)此過程。

過程圖如下：

通過索引關聯(lián)被驅動表，使用的是Index Nested-Loop join算法，不會使用msyql的join buffer。根據(jù)驅動表的篩選條件逐條地和被驅動表的索引做關聯(lián)，每關聯(lián)到一條符合的記錄，放入net-buffer中，然后繼續(xù)關聯(lián)。

此緩存區(qū)由net_buffer_length參數(shù)控制，最小4k,最大16M,默認是1M。如果net-buffer滿了，將其發(fā)送給client，清空net-buffer，繼續(xù)上一過程。

通過上述流程知道，驅動表的每條記錄在關聯(lián)被驅動表時，如果需要用到索引不包含的數(shù)據(jù)時，就需要回表一次，去聚集索引上查詢記錄，這是一個隨機查詢的過程。每條記錄就是一次隨機查詢，性能不是非常高。

mysql對這種情況有選擇的做了優(yōu)化，將這種隨機查詢轉換為順序查詢，執(zhí)行過程如下圖：

此時會使用Batched Key Access join 算法，顧名思義，就是批量的key訪問連接。

逐條的根據(jù)where條件查詢驅動表，將符合記錄的數(shù)據(jù)行放入join buffer，然后根據(jù)關聯(lián)的索引獲取被驅動表的索引記錄，存入read_rnd_buffer。join buffer和read_rnd_buffer都有大小限制，無論哪個到達上限都會停止此批次的數(shù)據(jù)處理，等處理完清空數(shù)據(jù)再執(zhí)行下一批次。也就是驅動表符合條件的數(shù)據(jù)可能不能夠一次處理完，而要分批次處理。

當達到批次上限后，對read_rnd_buffer里的被驅動表的索引按主鍵做遞增排序，這樣在回表查詢時就能夠做到近似順序查詢：

如上圖，左邊是未排序前的隨機查詢示意圖，右邊是排序后使用MRR(Multi-Range Read)的順序查詢示意圖。

因為mysql的InnoDB引擎的數(shù)據(jù)是按聚集索引來排列的，當對非聚集索引按照主鍵來排序后，再用主鍵去查詢就使得隨機查詢變?yōu)轫樞虿樵?，而計算機的順序查詢有預讀機制，在讀取一頁數(shù)據(jù)時，會向后額外多讀取最多1M數(shù)據(jù)。此時順序讀取就能派上用場。

BKA算法在需要對被驅動表回表的情況下能夠優(yōu)化執(zhí)行邏輯，如果不需要回表，那么自然不需要BKA算法。

如果要使用 BKA 優(yōu)化算法的話，你需要在執(zhí)行 SQL 語句之前先設置：

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

前兩個參數(shù)的作用是要啟用 MRR（Multi-Range Read）。這么做的原因是，BKA 算法的優(yōu)化需要依賴于MRR，官方文檔的說法，是現(xiàn)在的優(yōu)化器策略，判斷消耗的時候，會更傾向于不使用 MRR，把 mrr_cost_based 設置為 off，就是固定使用 MRR 了。）

最后再用explain查看開啟參數(shù)后的執(zhí)行計劃：

上述都是有索引關聯(lián)被驅動表的情況，接下來我們看看沒有索引關聯(lián)被驅動表的情況。

沒有使用索引關聯(lián)，那么最簡單的Simple Nested-Loop join，就是根據(jù)where條件，從驅動表取一條數(shù)據(jù)，然后全表掃面被驅動表，將符合條件的記錄放入最終結果集中。這樣驅動表的每條記錄都伴隨著被驅動表的一次全表掃描，這就是Simple Nested-Loop join。

當然mysql沒有直接使用Simple Nested-Loop join，而是對其做了一個優(yōu)化，不是逐條的獲取驅動表的數(shù)據(jù)，而是多條的獲取，也就是一塊一塊的獲取，取名叫Block Nested-Loop join。每次取一批數(shù)據(jù)，上限是達到join buffer的大小，然后全表掃面被驅動表，每條數(shù)據(jù)和join buffer里的所有行做匹配，匹配上放入最終結果集中。這樣就極大的減少了掃描被驅動表的次數(shù)。

BNL(Block Nested-Loop join) 和 BKA(Batched Key Access join)的流程有點類似，但是沒有read_rnd_buffer這個步驟。

示例sql如下：

select?a.*,?d.*?from?a?join?d?on?a.a2=d.d2??where?a.a1>7;

用explain查看其執(zhí)行計劃：

3.多表連接如何執(zhí)行？是先兩表連接的結果集然后關聯(lián)第三張表，還是一條記錄貫穿全局？

其實看連接算法的名稱：Nested-Loop join，嵌套循環(huán)連接，就知道是多表嵌套的循環(huán)連接，而不是先兩表關聯(lián)得出結果，然后再依次關聯(lián)的形式，其形式類似于下面這樣：

for?row1?in?table1?filtered?by?where{
????for?row2?in?table2?associated?by?table1.index1?filtered?by?where{
????????for?row3?in?table3?associated?by?table2.index2?filtered?by?where{
????????????put?into?net-buffer?then?send?to?client;
????????}
????}???
}

對于不同的join方式，有下列情況：

Index?Nested-Loop?join：

sql如下：

select?a.*,b.*,c.*?from?a?join?c?on?a.a2=c.c2?join?b?on?c.c2=b.b2?where?b.b1>4;

通過explain查看其執(zhí)行計劃：

其內(nèi)部執(zhí)行流程如下：

執(zhí)行前mysql執(zhí)行器會確定好各個表的關聯(lián)順序。首先通過where條件，篩選驅動表b的第一條記錄b5，然后將用此記錄的關聯(lián)字段b2與第二張表a的索引a2做關聯(lián)，通過Btree定位索引位置，匹配的索引可能不止一條。當匹配上一條，查看where里是否有a2的過濾條件且條件是否需要索引之外的數(shù)據(jù)，如果要則回表，用a2索引上的主鍵去查詢數(shù)據(jù)，然后做判斷。通過則用join后的信息再用同樣的方式來關聯(lián)第三章表c。

Block Nested-Loop join 和 Batched Key Access join :?這兩個關聯(lián)算法和Index Nested-Loop join算法類似，不過因為他們能使用join buffer，所以他們可以每次從驅動表篩選一批數(shù)據(jù)，而不是一條。同時每個join關鍵字就對應著一個join buffer，也就是驅動表和第二張表用一個join buffer，得到的塊結果集與第三張表用一個join buffer。

本篇博客主要就是講述上述三個問題，如何確定驅動表，兩表關聯(lián)的執(zhí)行細節(jié)，多表關聯(lián)的執(zhí)行流程。

有疑問歡迎留言，共同進步。