MySQL Nested-Loop Join算法學習

     不知不覺的玩了兩年多的MySQL,發現很多人都說MySQL對比Oracle來說,優化器做的比較差,其實某種程度上來說確實是這樣,但是畢竟MySQL纔到5.7版本,Oracle都已經發展到12c了,今天我就看了看MySQL的連接算法,嗯,現在來說還是不支持Hash Join,只有Nested-Loop Join,那今天就總結一下我學習的心得吧。

     Nested-Loop Join基本算法實現,僞代碼是這樣:

   

for each row in t1 matching range {
  for each row in t2 matching reference key {
    for each row in t3 {
      if row satisfies join conditions,
      send to client
    }
  }
}

    

     這段代碼很簡單,雖然我也不怎麼會寫代碼,但是我還是看得懂的。這裏假設有三張表,t1, t2, t3,這段代碼,分別會展現出explain計劃裏的range, ref和ALL,表現在SQL執行計劃層裏,t3就會進行一次全表掃描,我今天在這個地方看到了一個很妖的優化SQL方法,Straight-join:http://hidba.ga/2014/09/26/join-query-in-mysql/,其中提到了驅動表的概念,那麼對應過來,驅動表就是僞代碼裏的t3表,博文裏說MySQL會自動選擇結果集最小的表作爲驅動表,作爲算法分析,這樣選擇驅動表確實是消耗最小的辦法。那麼這裏還提到了,通過縮小驅動表結果集進行連接優化,那麼根據這個算法來看,結果集較小的驅動表確實可以使循環次數減少。

     當然了,MySQL自己在這個算法基礎上,演進出了Block Nested-Loop join算法,其實基本上和上面的算法沒有區別,僞代碼如下:

   

for each row in t1 matching range {
  for each row in t2 matching reference key {
    store used columns from t1, t2 in join buffer
    if buffer is full {
      for each row in t3 {
        for each t1, t2 combination in join buffer {
          if row satisfies join conditions,
          send to client
        }
      }
      empty buffer
    }
  }
}

if buffer is not empty {
  for each row in t3 {
    for each t1, t2 combination in join buffer {
      if row satisfies join conditions,
      send to client
    }
  }
}

    

   這個算法,將外層循環的數據緩存在join buffer中,內層循環中的表回合buffer中的數據進行對比,從而減少循環次數,這樣便可以提高效率。官網上有個example,我有點沒有看明白:如果有10行被緩存到了buffer裏,這10行被傳給了內層循環,內層循環的所有行都會和buffer中的這10行進行對比。原文是這樣的:

     

For example, if 10 rows are read into a buffer and the buffer is passed to the next inner loop, each row read in the inner loop can be compared against all 10 rows in the buffer

      如果S指的是t1, t2組合在緩存中的大小,C是這些組合在buffer中的數量,那麼t3表被掃描的次數應該是:

      (S * C)/join_buffer_size + 1

     根據這個算式,join_buffer_size越大,掃描的次數越小,如果join_buffer_size到了能緩存所有之前的行組合,那麼這時就是性能最好的時候,之後再增大也就沒有什麼效果了。

      所有的學習都是看文檔的http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/nested-loop-joins.html,如果有什麼寫的不對的,歡迎指正。


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