MySQL高级讲座篇之：`JOIN`算法的演进：从`Nested-Loop`到`Hash Join`的性能飞跃。

各位观众老爷，大家好！我是今天的导游，不对，是讲师！今天咱就来聊聊MySQL里JOIN算法的那些事儿，看看它如何从慢吞吞的Nested-Loop进化到速度飞起的Hash Join。咱们争取用最接地气的语言，把这个原本有点枯燥的话题讲得生动有趣。

第一站：Nested-Loop Join – 笨鸟先飞，慢是真慢

首先，咱们得知道，JOIN操作是数据库里最常见的操作之一，它把两个或多个表的数据根据指定的条件连接起来，形成一个新的结果集。最原始，也是最容易理解的JOIN算法就是Nested-Loop Join，简称NLJ。

想象一下，你有两个表，一个是订单表orders，一个是客户表customers。你想找出所有订单对应的客户信息，于是你写了这样的SQL：

SELECT *
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

Nested-Loop Join是怎么执行这条SQL的呢？简单粗暴：

1. 外层循环： 从orders表里一行一行地读取数据。
2. 内层循环： 对于orders表里的每一行数据，都去customers表里遍历一遍，找到customer_id匹配的行。
3. 连接： 如果找到了匹配的行，就把两行数据连接起来，作为结果集的一部分。

用Python代码来模拟一下，会更直观：

def nested_loop_join(orders, customers):
    result = []
    for order in orders:
        for customer in customers:
            if order['customer_id'] == customer['customer_id']:
                result.append({**order, **customer}) # 将两个字典合并
    return result

这段代码完美地体现了Nested-Loop Join的核心思想：嵌套循环，逐行比较。

优点：

• 实现简单，逻辑清晰，容易理解。

缺点：

• 效率低下，特别是当两个表都很大时。orders表有M行，customers表有N行，那么就需要进行M N次比较。这复杂度是O(MN)，简直是噩梦。
• 每次内层循环都要遍历整个customers表，IO操作频繁，消耗大量资源。

总结：

Nested-Loop Join就像一只笨鸟，一步一个脚印，虽然能完成任务，但是速度实在太慢了。只适合小表之间的JOIN，一旦表稍微大一点，性能就会急剧下降。

第二站：Index Nested-Loop Join – 索引来帮忙，效率提升一大截

既然Nested-Loop Join这么慢，那有没有什么办法可以优化一下呢？当然有！聪明的人类想到了索引。

如果customers表的customer_id列上有索引，那么我们就可以使用Index Nested-Loop Join，简称INLJ。

INLJ的执行过程和NLJ类似，但是它在内层循环时，不再是遍历整个customers表，而是通过索引来查找匹配的行。

SELECT *
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.customer_id = o.customer_id; -- customer_id上有索引

想象一下，你有一个巨大的电话簿，你要找某个人的电话号码。如果没有索引，你只能一页一页地翻，直到找到为止。但是如果电话簿是按照姓名排序的（也就是有索引），你就可以直接跳到以这个姓氏开头的页面，大大减少了查找的范围。

优点：

• 利用索引，减少了内层循环的比较次数，提高了JOIN的效率。
• 适合于外层表较小，内层表有索引的情况。

缺点：

• 依赖于索引，如果内层表没有合适的索引，INLJ就退化成NLJ了。
• 如果索引选择性不高（比如索引列的值重复率很高），那么INLJ的效率也会下降。

总结：

Index Nested-Loop Join就像给笨鸟插上了翅膀，借助索引的力量，速度提升了一大截。但是，它仍然依赖于索引，而且在某些情况下效果并不明显。

第三站：Block Nested-Loop Join – 分批处理，减少IO

即使有了索引，INLJ也不是万能的。如果外层表非常大，即使内层表有索引，也需要进行大量的索引查找操作，IO成本仍然很高。为了解决这个问题，MySQL 5.6 引入了Block Nested-Loop Join，简称BNLJ。

BNLJ的核心思想是：分批处理。

它不再像NLJ那样，每次只从外层表读取一行数据，而是每次读取一个block（一块）的数据到内存中，然后用这个block里的所有数据去和内层表进行JOIN。

SELECT *
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

假设orders表很大，customers表也很大，而且customers表的customer_id列上没有索引。

BNLJ的执行过程如下：

1. 读取外层表（orders）的一个block到内存中。 这个block的大小由join_buffer_size参数控制。
2. 遍历内层表（customers），将每一行数据和block里的所有数据进行比较。
3. 连接： 如果找到了匹配的行，就把两行数据连接起来，作为结果集的一部分。
4. 重复1-3步，直到外层表的所有数据都处理完毕。

用Python代码来模拟一下，会更直观：

def block_nested_loop_join(orders, customers, block_size):
    result = []
    for i in range(0, len(orders), block_size):
        block = orders[i:i+block_size]
        for order in block:
            for customer in customers:
                if order['customer_id'] == customer['customer_id']:
                    result.append({**order, **customer})
    return result

优点：

• 减少了内层表的扫描次数，降低了IO成本。
• 在内层表没有索引的情况下，BNLJ比NLJ的效率更高。

缺点：

• 需要占用内存，join_buffer_size设置过小，效果不明显；设置过大，可能会导致内存溢出。
• 如果外层表和内层表都很大，BNLJ的效率仍然不高。

总结：

Block Nested-Loop Join就像给笨鸟装备了一个运输机，一次可以运送更多的货物，减少了运输的次数。但是，运输机的容量有限，而且如果货物太多，运输机也跑不动。

第四站：Hash Join – 终极杀器，性能飞跃

前面介绍的几种JOIN算法，都或多或少存在一些问题。Nested-Loop Join太慢，Index Nested-Loop Join依赖于索引，Block Nested-Loop Join受内存限制。为了解决这些问题，MySQL 8.0 引入了Hash Join。

Hash Join是一种基于哈希表的JOIN算法，它的核心思想是：

1. 构建哈希表： 选择一个较小的表（称为build table），将其所有数据读取到内存中，并根据JOIN条件列的值，构建一个哈希表。
2. 探测哈希表： 遍历另一个表（称为probe table），对于每一行数据，根据JOIN条件列的值，在哈希表中查找匹配的行。
3. 连接： 如果找到了匹配的行，就把两行数据连接起来，作为结果集的一部分。

SELECT *
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

假设customers表较小，orders表较大。

Hash Join的执行过程如下：

1. 选择customers表作为build table，将其所有数据读取到内存中，并根据customer_id列的值，构建一个哈希表。 哈希表的key是customer_id，value是customers表中的一行数据。
2. 遍历orders表（probe table），对于每一行数据，根据customer_id列的值，在哈希表中查找匹配的行。
3. 连接： 如果找到了匹配的行，就把两行数据连接起来，作为结果集的一部分。

用Python代码来模拟一下，会更直观：

def hash_join(orders, customers):
    # 构建哈希表
    customer_hash = {}
    for customer in customers:
        customer_hash[customer['customer_id']] = customer

    result = []
    for order in orders:
        customer = customer_hash.get(order['customer_id'])
        if customer:
            result.append({**order, **customer})
    return result

优点：

• 效率极高，时间复杂度接近O(M+N)，其中M和N分别是两个表的大小。
• 不需要索引，即使两个表都没有索引，Hash Join也能获得很好的性能。
• 适用于各种大小的表，即使两个表都很大，只要内存足够，Hash Join也能胜任。

缺点：

• 需要占用大量内存，如果build table太大，内存不足，Hash Join就无法执行。
• 不支持不等值JOIN（例如>、<、!=），只能用于等值JOIN。

总结：

Hash Join就像给笨鸟装上了火箭，速度直接起飞！它利用哈希表的优势，将JOIN操作的效率提升到了一个新的高度。

表格对比：

为了更清晰地对比这几种JOIN算法，我们用一个表格来总结一下：

算法名称	核心思想	优点	缺点	适用场景
Nested-Loop Join	嵌套循环，逐行比较	实现简单，逻辑清晰，容易理解	效率低下，IO操作频繁	小表之间的JOIN
Index Nested-Loop Join	利用索引	利用索引，减少了内层循环的比较次数，提高了JOIN的效率	依赖于索引，索引选择性不高时效率下降	外层表较小，内层表有索引的情况
Block Nested-Loop Join	分批处理	减少了内层表的扫描次数，降低了IO成本，在内层表没有索引的情况下比NLJ效率更高	需要占用内存，join_buffer_size设置不当效果不明显，外层表和内层表都很大时效率仍然不高	内层表没有索引的情况，外层表和内层表都不是特别大的情况
Hash Join	构建哈希表	效率极高，时间复杂度接近O(M+N)，不需要索引，适用于各种大小的表	需要占用大量内存，不支持不等值JOIN	内存足够，且是等值JOIN的情况

注意事项：

• MySQL优化器会根据表的大小、索引情况、数据分布等因素，自动选择合适的JOIN算法。
• 可以通过EXPLAIN命令来查看MySQL实际使用的JOIN算法。
• 可以通过调整join_buffer_size参数来控制Block Nested-Loop Join使用的内存大小。
• 尽量为JOIN条件列创建索引，以提高JOIN的效率。
• 尽量避免JOIN过多的表，JOIN的表越多，复杂度越高，性能越差。

总结：

JOIN算法的演进，是一个不断优化的过程。从最初的Nested-Loop Join，到后来的Index Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join，再到现在的Hash Join，每一种算法都有其自身的优点和缺点，适用于不同的场景。

作为程序员，我们需要了解这些算法的原理，才能更好地优化SQL语句，提高数据库的性能。

好了，今天的讲座就到这里，希望大家有所收获！下次再见！