簡(jiǎn)介： 對(duì)于 join 操作的實(shí)現(xiàn)，大概有 Nested Loop Join (循環(huán)嵌套連接)，Hash Join(散列連接) 和 Sort Merge Join(排序歸并連接) 三種較為常見的算法，它們各有優(yōu)缺點(diǎn)和適用條件，接下來(lái)我們會(huì)依次來(lái)介紹。

關(guān)于MySQL 的 join，大家一定了解過很多它的“軼事趣聞”，比如兩表 join 要小表驅(qū)動(dòng)大表，阿里開發(fā)者規(guī)范禁止三張表以上的 join 操作，MySQL 的 join 功能弱爆了等等。這些規(guī)范或者言論亦真亦假，時(shí)對(duì)時(shí)錯(cuò)，需要大家自己對(duì) join 有深入的了解后才能清楚地理解。

下面，我們就來(lái)全面的了解一下 MySQL 的 join 操作。

正文

在日常數(shù)據(jù)庫(kù)查詢時(shí)，我們經(jīng)常要對(duì)多表進(jìn)行連表操作來(lái)一次性獲得多個(gè)表合并后的數(shù)據(jù)，這是就要使用到數(shù)據(jù)庫(kù)的 join 語(yǔ)法。join 是在數(shù)據(jù)領(lǐng)域中十分常見的將兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并的操作，如果大家了解的多的話，會(huì)發(fā)現(xiàn) MySQL，Oracle，PostgreSQL 和 Spark 都支持該操作。本篇文章的主角是 MySQL，下文沒有特別說明的話，就是以 MySQL 的 join 為主語(yǔ)。而 Oracle ，PostgreSQL 和 Spark 則可以算做將其吊打的大boss，其對(duì) join 的算法優(yōu)化和實(shí)現(xiàn)方式都要優(yōu)于 MySQL。

MySQL 的 join 有諸多規(guī)則，可能稍有不慎，可能一個(gè)不好的 join 語(yǔ)句不僅會(huì)導(dǎo)致對(duì)某一張表的全表查詢，還有可能會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)的緩存，導(dǎo)致大部分熱點(diǎn)數(shù)據(jù)都被替換出去，拖累整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)性能。

所以，業(yè)界針對(duì) MySQL 的 join 總結(jié)了很多規(guī)范或者原則，比如說小表驅(qū)動(dòng)大表和禁止三張表以上的 join 操作。下面我們會(huì)依次介紹 MySQL join 的算法，和 Oracle 和 Spark 的 join 實(shí)現(xiàn)對(duì)比，并在其中穿插解答為什么會(huì)形成上述的規(guī)范或者原則。

對(duì)于 join 操作的實(shí)現(xiàn)，大概有 Nested Loop Join (循環(huán)嵌套連接)，Hash Join(散列連接) 和 Sort Merge Join(排序歸并連接) 三種較為常見的算法，它們各有優(yōu)缺點(diǎn)和適用條件，接下來(lái)我們會(huì)依次來(lái)介紹。

MySQL 中的 Nested Loop Join 實(shí)現(xiàn)

Nested Loop Join 是掃描驅(qū)動(dòng)表，每讀出一條記錄，就根據(jù) join 的關(guān)聯(lián)字段上的索引去被驅(qū)動(dòng)表中查詢對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。它適用于被連接的數(shù)據(jù)子集較小的場(chǎng)景，它也是 MySQL join 的唯一算法實(shí)現(xiàn)，關(guān)于它的細(xì)節(jié)我們接下來(lái)會(huì)詳細(xì)講解。

MySQL 中有兩個(gè) Nested Loop Join 算法的變種，分別是 Index Nested-Loop Join 和 Block Nested-Loop Join。

Index Nested-Loop Join 算法

下面，我們先來(lái)初始化一下相關(guān)的表結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)

CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB;

delimiter ;;
# 定義存儲(chǔ)過程來(lái)初始化t1
create procedure init_data()
begin
  declare i int;
  set i=1;
  while(i<=10000)do
    insert into t1 values(i, i, i);
    set i=i+1;
  end while;
end;;
delimiter ;
# 調(diào)用存儲(chǔ)過來(lái)來(lái)初始化t1
call init_data();
# 創(chuàng)建并初始化t2
create table t2 like t1;
insert into t2 (select * from t1 where id<=500)

有上述命令可知，這兩個(gè)表都有一個(gè)主鍵索引 id 和一個(gè)索引 a，字段 b 上無(wú)索引。存儲(chǔ)過程 init_data 往表 t1 里插入了 10000 行數(shù)據(jù)，在表 t2 里插入的是 500 行數(shù)據(jù)。

為了避免 MySQL 優(yōu)化器會(huì)自行選擇表作為驅(qū)動(dòng)表，影響分析 SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行過程，我們直接使用 straight_join 來(lái)讓 MySQL 使用固定的連接表順序進(jìn)行查詢，如下語(yǔ)句中，t1是驅(qū)動(dòng)表，t2是被驅(qū)動(dòng)表。

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

使用我們之前文章介紹的 explain 命令查看一下該語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃。

從上圖可以看到，t1 表上的 a 字段是由索引的，join 過程中使用了該索引，因此該 SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行流程如下：

1. 從 t2 表中讀取一行數(shù)據(jù) L1；
2. 使用L1 的 a 字段，去 t1 表中作為條件進(jìn)行查詢；
3. 取出 t1 中滿足條件的行， 跟 L1組成相應(yīng)的行，成為結(jié)果集的一部分；
4. 重復(fù)執(zhí)行，直到掃描完 t2 表。

這個(gè)流程我們就稱之為 Index Nested-Loop Join，簡(jiǎn)稱 NLJ，它對(duì)應(yīng)的流程圖如下所示。

需要注意的是，在第二步中，根據(jù) a 字段去表t1中查詢時(shí)，使用了索引，所以每次掃描只會(huì)掃描一行(從explain結(jié)果得出，根據(jù)不同的案例場(chǎng)景而變化)。

假設(shè)驅(qū)動(dòng)表的行數(shù)是N，被驅(qū)動(dòng)表的行數(shù)是 M。因?yàn)樵谶@個(gè) join 語(yǔ)句執(zhí)行過程中，驅(qū)動(dòng)表是走全表掃描，而被驅(qū)動(dòng)表則使用了索引，并且驅(qū)動(dòng)表中的每一行數(shù)據(jù)都要去被驅(qū)動(dòng)表中進(jìn)行索引查詢，所以整個(gè) join 過程的近似復(fù)雜度是 N2log2M。顯然，N 對(duì)掃描行數(shù)的影響更大，因此這種情況下應(yīng)該讓小表來(lái)做驅(qū)動(dòng)表。

當(dāng)然，這一切的前提是 join 的關(guān)聯(lián)字段是 a，并且 t1 表的 a 字段上有索引。

如果沒有索引時(shí)，再用上圖的執(zhí)行流程時(shí)，每次到 t1 去匹配的時(shí)候，就要做一次全表掃描。這也導(dǎo)致整個(gè)過程的時(shí)間復(fù)雜度編程了 N * M，這是不可接受的。所以，當(dāng)沒有索引時(shí)，MySQL 使用 Block Nested-Loop Join 算法。

Block Nested-Loop Join

Block Nested-Loop Join的算法，簡(jiǎn)稱 BNL，它是 MySQL 在被驅(qū)動(dòng)表上無(wú)可用索引時(shí)使用的 join 算法，其具體流程如下所示：

1. 把表 t2 的數(shù)據(jù)讀取當(dāng)前線程的 join_buffer 中，在本篇文章的示例 SQL 沒有在 t2 上做任何條件過濾，所以就是講t2整張表 放入內(nèi)存中；
2. 掃描表 t1，每取出一行數(shù)據(jù)，就跟 join_buffer 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，滿足 join 條件的，則放入結(jié)果集。

比如下面這條 SQL

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

這條語(yǔ)句的 explain 結(jié)果如下所示?？梢钥闯?/p>

可以看出，這次 join 過程對(duì) t1 和 t2 都做了一次全表掃描，并且將表 t2 中的 500 條數(shù)據(jù)全部放入內(nèi)存 join_buffer 中，并且對(duì)于表 t1 中的每一行數(shù)據(jù)，都要去 join_buffer 中遍歷一遍，都要做 500 次對(duì)比，所以一共要進(jìn)行 500 * 10000 次內(nèi)存對(duì)比操作，具體流程如下圖所示。

主要注意的是，第一步中，并不是將表 t2 中的所有數(shù)據(jù)都放入 join_buffer，而是根據(jù)具體的 SQL 語(yǔ)句，而放入不同行的數(shù)據(jù)和不同的字段。比如下面這條 join 語(yǔ)句則只會(huì)將表 t2 中符合 b >= 100 的數(shù)據(jù)的 b 字段存入 join_buffer。

select t2.b,t1.b from t2 straight_join t1 on (t2.b=t1.b) where t2.b >= 100;

join_buffer 并不是無(wú)限大的，由 join_buffer_size 控制，默認(rèn)值為 256K。當(dāng)要存入的數(shù)據(jù)過大時(shí)，就只有分段存儲(chǔ)了，整個(gè)執(zhí)行過程就變成了：

1. 掃描表 t2，將符合條件的數(shù)據(jù)行存入 join_buffer，因?yàn)槠浯笮∮邢?，存?00行時(shí)滿了，則執(zhí)行第二步；
2. 掃描表 t1，每取出一行數(shù)據(jù)，就跟 join_buffer 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，滿足 join 條件的，則放入結(jié)果集；
3. 清空 join_buffer；
4. 再次執(zhí)行第一步，直到全部數(shù)據(jù)被掃描完，由于 t2 表中有 500行數(shù)據(jù)，所以一共重復(fù)了 5次

這個(gè)流程體現(xiàn)了該算法名稱中 Block的由來(lái)，分塊去執(zhí)行 join 操作。因?yàn)楸?t2 的數(shù)據(jù)被分成了 5 次存入 join_buffer，導(dǎo)致表 t1 要被全表掃描 5次。

如上所示，和表數(shù)據(jù)可以全部存入 join_buffer 相比，內(nèi)存判斷的次數(shù)沒有變化，都是兩張表行數(shù)的乘積，也就是 10000 * 500，但是被驅(qū)動(dòng)表會(huì)被多次掃描，每多存入一次，被驅(qū)動(dòng)表就要掃描一遍，影響了最終的執(zhí)行效率。

基于上述兩種算法，我們可以得出下面的結(jié)論，這也是網(wǎng)上大多數(shù)對(duì) MySQL join 語(yǔ)句的規(guī)范。

1. 被驅(qū)動(dòng)表上有索引，也就是可以使用Index Nested-Loop Join 算法時(shí)，可以使用 join 操作。
2. 無(wú)論是Index Nested-Loop Join 算法或者 Block Nested-Loop Join 都要使用小表做驅(qū)動(dòng)表。

因?yàn)樯鲜鰞蓚€(gè) join 算法的時(shí)間復(fù)雜度至少也和涉及表的行數(shù)成一階關(guān)系，并且要花費(fèi)大量的內(nèi)存空間，所以阿里開發(fā)者規(guī)范所說的嚴(yán)格禁止三張表以上的 join 操作也是可以理解的了。

但是上述這兩個(gè)算法只是 join 的算法之一，還有更加高效的 join 算法，比如 Hash Join 和 Sorted Merged join?？上н@兩個(gè)算法 MySQL 的主流版本中目前都不提供，而 Oracle ，PostgreSQL 和 Spark 則都支持，這也是網(wǎng)上吐槽 MySQL 弱爆了的原因(MySQL 8.0 版本支持了 Hash join，但是8.0目前還不是主流版本)。

其實(shí)阿里開發(fā)者規(guī)范也是在從 Oracle 遷移到 MySQL 時(shí)，因?yàn)?MySQL 的 join 操作性能太差而定下的禁止三張表以上的 join 操作規(guī)定的 。

Hash Join 算法

Hash Join 是掃描驅(qū)動(dòng)表，利用 join 的關(guān)聯(lián)字段在內(nèi)存中建立散列表，然后掃描被驅(qū)動(dòng)表，每讀出一行數(shù)據(jù)，并從散列表中找到與之對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。它是大數(shù)據(jù)集連接操時(shí)的常用方式，適用于驅(qū)動(dòng)表的數(shù)據(jù)量較小，可以放入內(nèi)存的場(chǎng)景，它對(duì)于沒有索引的大表和并行查詢的場(chǎng)景下能夠提供最好的性能?？上贿m用于等值連接的場(chǎng)景，比如 on a.id = where b.a_id。

還是上述兩張表 join 的語(yǔ)句，其執(zhí)行過程如下

1. 將驅(qū)動(dòng)表 t2 中符合條件的數(shù)據(jù)取出，對(duì)其每行的 join 字段值進(jìn)行 hash 操作，然后存入內(nèi)存中的散列表中；
2. 遍歷被驅(qū)動(dòng)表 t1，每取出一行符合條件的數(shù)據(jù)，也對(duì)其 join 字段值進(jìn)行hash操作，拿結(jié)果到內(nèi)存的散列表中查找匹配，如果找到，則成為結(jié)果集的一部分。

可以看出，該算法和 Block Nested-Loop Join 有類似之處，只不過是將無(wú)序的 Join Buffer 改為了散列表 hash table，從而讓數(shù)據(jù)匹配不再需要將 join buffer 中的數(shù)據(jù)全部遍歷一遍，而是直接通過 hash，以接近 O(1) 的時(shí)間復(fù)雜度獲得匹配的行，這極大地提高了兩張表的 join 速度。

不過由于 hash 的特性，該算法只能適用于等值連接的場(chǎng)景，其他的連接場(chǎng)景均無(wú)法使用該算法。

Sorted Merge Join 算法

Sort Merge Join 則是先根據(jù) join 的關(guān)聯(lián)字段將兩張表排序(如果已經(jīng)排序好了，比如字段上有索引則不需要再排序)，然后在對(duì)兩張表進(jìn)行一次歸并操作。如果兩表已經(jīng)被排過序，在執(zhí)行排序合并連接時(shí)不需要再排序了，這時(shí)Merge Join的性能會(huì)優(yōu)于Hash Join。Merge Join可適于于非等值Join（>，<，>=，<=，但是不包含!=，也即<>）。

需要注意的是，如果連接的字段已經(jīng)有索引，也就說已經(jīng)排好序的話，可以直接進(jìn)行歸并操作，但是如果連接的字段沒有索引的話，則它的執(zhí)行過程如下圖所示。

1. 遍歷表 t2，將符合條件的數(shù)據(jù)讀取出來(lái)，按照連接字段 a 的值進(jìn)行排序；
2. 遍歷表 t1，將符合條件的數(shù)據(jù)讀取出來(lái)，也按照連接字段 a 的值進(jìn)行排序；
3. 將兩個(gè)排序好的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并操作，得出結(jié)果集。

Sorted Merge Join 算法的主要時(shí)間消耗在于對(duì)兩個(gè)表的排序操作，所以如果兩個(gè)表已經(jīng)按照連接字段排序過了，該算法甚至比 Hash Join 算法還要快。在一邊情況下，該算法是比 Nested Loop Join 算法要快的。

下面，我們來(lái)總結(jié)一下上述三種算法的區(qū)別和優(yōu)缺點(diǎn)。

對(duì)于 Join 操作的理解

講完了 Join 相關(guān)的算法，我們這里也聊一聊對(duì)于 join 操作的業(yè)務(wù)理解。

在業(yè)務(wù)不復(fù)雜的情況下，大多數(shù)join并不是無(wú)可替代。比如訂單記錄里一般只有訂單用戶的 user_id，返回信息時(shí)需要取得用戶姓名，可能的實(shí)現(xiàn)方案有如下幾種：

1. 一次數(shù)據(jù)庫(kù)操作，使用 join 操作，訂單表和用戶表進(jìn)行 join，連同用戶名一起返回；
2. 兩次數(shù)據(jù)庫(kù)操作，分兩次查詢，第一次獲得訂單信息和 user_id，第二次根據(jù) user_id 取姓名，使用代碼程序進(jìn)行信息合并；
3. 使用冗余用戶名稱或者從 ES 等非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取。

上述方案都能解決數(shù)據(jù)聚合的問題，而且基于程序代碼來(lái)處理，比數(shù)據(jù)庫(kù) join 更容易調(diào)試和優(yōu)化，比如取用戶姓名不從數(shù)據(jù)庫(kù)中取，而是先從緩存中查找。

當(dāng)然， join 操作也不是一無(wú)是處，所以技術(shù)都有其使用場(chǎng)景，上邊這些方案或者規(guī)則都是互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)團(tuán)隊(duì)總結(jié)出來(lái)的，適用于高并發(fā)、輕寫重讀、分布式、業(yè)務(wù)邏輯簡(jiǎn)單的情況，這些場(chǎng)景一般對(duì)數(shù)據(jù)的一致性要求都不高，甚至允許臟讀。

但是，在金融銀行或者財(cái)務(wù)等企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，join 操作則是不可或缺的，這些應(yīng)用一般都是低并發(fā)、頻繁復(fù)雜數(shù)據(jù)寫入、CPU密集而非IO密集，主要業(yè)務(wù)邏輯通過數(shù)據(jù)庫(kù)處理甚至包含大量存儲(chǔ)過程、對(duì)一致性與完整性要求很高的系統(tǒng)。

最后

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