MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Hash Join`：其在内存、`CPU`和`IO`上的性能考量。

各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天要跟大家聊聊MySQL里的一个“神秘武器”—— Hash Join。这玩意儿，用得好，能让你的查询飞起来，用不好，emmm…可能就原地爆炸了。咱们今天就来扒一扒它的底裤，看看它在内存、CPU和IO上到底是怎么耍流氓的。

一、什么是Hash Join？它凭什么这么牛？

简单来说，Hash Join就是一种连接表的方式。它不像Nested-Loop Join那样傻乎乎的一行一行比对，而是先对其中一个表（通常是小表）建一个哈希表，然后用另一个表（大表）的每一行去哈希表里找匹配的行。

这就好比，你有一本电话号码簿（小表），里面记录了所有客户的电话号码。现在，你有一份客户订单列表（大表），你想知道每个订单对应的客户的电话号码。

• Nested-Loop Join: 你需要拿着订单列表里的每一个客户名字，在电话号码簿里从头到尾找一遍，找到对应的电话号码。这得找到猴年马月啊！

• Hash Join: 你先把电话号码簿做成一个索引（哈希表），客户名字就是索引的键，电话号码就是索引的值。然后，你拿着订单列表里的客户名字，直接去索引里查，一下就找到了对应的电话号码。效率是不是提高了很多？

二、Hash Join的执行流程：一步一步揭开它的神秘面纱

Hash Join 主要分为两个阶段：

1. Build Phase（构建阶段）： 选择较小的表（我们称之为build table），读取该表的所有行，并根据连接列（join column）计算哈希值，然后将哈希值和对应的行数据存储在内存中的哈希表中。 这个哈希表就相当于咱们刚才说的“电话号码簿索引”。

2. Probe Phase（探测阶段）： 选择较大的表（我们称之为probe table），读取该表的每一行，根据连接列计算哈希值，然后在build phase构建的哈希表中查找匹配的行。 如果找到了匹配的行，就将两行数据连接起来，作为结果返回。

三、 Hash Join的性能考量：内存、CPU和IO，一个都不能少

Hash Join的性能好坏，很大程度上取决于内存、CPU和IO这三个关键因素。

1. 内存：巧妇难为无米之炊

• 内存充足的情况： 如果build table足够小，能够完全加载到内存中，那么Hash Join的性能将会非常好。因为所有操作都在内存中进行，避免了磁盘IO。

• 内存不足的情况： 如果build table太大，无法完全加载到内存中，那么MySQL会采用一种叫做"grace hash join"的技术。

  • Grace Hash Join: 它会将build table和probe table都分成多个分区（partition），然后将每个分区都写入磁盘。 接着，它会逐个加载build table的分区到内存中构建哈希表，然后用probe table的对应分区去探测。 这种方式可以减少内存的使用，但会增加磁盘IO。

  • 递归分区（Recursive Partitioning）： 如果分区后的数据仍然太大，无法放入内存，那么grace hash join会递归地对分区进行再分区，直到每个分区都能够放入内存为止。 这种方式会产生大量的磁盘IO，性能会急剧下降。

代码示例（伪代码，帮助理解Grace Hash Join）：

def grace_hash_join(build_table, probe_table, join_column, num_partitions):
    """
    Grace Hash Join的伪代码实现
    """

    # 1. 分区阶段
    build_partitions = partition(build_table, join_column, num_partitions)
    probe_partitions = partition(probe_table, join_column, num_partitions)

    # 2. 连接阶段
    for i in range(num_partitions):
        build_partition = load_partition_to_memory(build_partitions[i])
        probe_partition = probe_partitions[i]

        hash_table = build_hash_table(build_partition, join_column)

        for row in probe_partition:
            hash_value = hash(row[join_column])
            if hash_value in hash_table:
                # 找到匹配的行，进行连接操作
                join_result = join(row, hash_table[hash_value])
                yield join_result

def partition(table, join_column, num_partitions):
    """
    将表根据连接列的哈希值分成多个分区
    """
    partitions = [[] for _ in range(num_partitions)] # 创建空分区列表
    for row in table:
        hash_value = hash(row[join_column]) % num_partitions # 计算哈希值并取模
        partitions[hash_value].append(row) # 将行添加到对应的分区
    return partitions

def load_partition_to_memory(partition_file):
    """
    从磁盘加载分区到内存
    """
    # 模拟从磁盘加载分区数据
    print(f"Loading partition {partition_file} to memory...")
    return partition_file

def build_hash_table(partition, join_column):
    """
    构建哈希表
    """
    hash_table = {}
    for row in partition:
        hash_value = hash(row[join_column])
        if hash_value not in hash_table:
            hash_table[hash_value] = []
        hash_table[hash_value].append(row)
    return hash_table

def join(row1, row2):
    """
    连接两个行
    """
    return row1 + row2

# 示例数据
build_table = [{"id": 1, "name": "Alice"}, {"id": 2, "name": "Bob"}, {"id": 3, "name": "Charlie"}]
probe_table = [{"order_id": 101, "customer_id": 1}, {"order_id": 102, "customer_id": 2}, {"order_id": 103, "customer_id": 4}]

# 调用Grace Hash Join
num_partitions = 2 # 设置分区数
for result in grace_hash_join(build_table, probe_table, "id", num_partitions):
    print(result)

表格总结：内存对Hash Join性能的影响

内存情况	Hash Join策略	性能影响
build table完全放入内存	in-memory Hash Join	最佳，无磁盘IO
build table无法完全放入内存	Grace Hash Join	性能下降，产生磁盘IO，可能递归分区导致性能急剧下降

2. CPU：算力就是生产力

• 哈希函数的选择： Hash Join需要计算哈希值，哈希函数的质量直接影响哈希冲突的概率。好的哈希函数可以减少冲突，提高查找效率。MySQL使用的哈希函数通常经过优化，但对于某些特殊的数据类型，可能需要考虑自定义哈希函数。

• CPU利用率： Hash Join可以充分利用多核CPU进行并行计算。例如，可以并行构建哈希表，或者并行探测哈希表。

代码示例（Python，模拟并行构建哈希表）：

import threading
import time

def build_hash_table_parallel(data, join_column, num_threads):
    """
    并行构建哈希表
    """
    hash_table = {}
    lock = threading.Lock() # 用于线程同步

    def build_hash_table_thread(data_chunk):
        """
        每个线程负责构建哈希表的一部分
        """
        local_hash_table = {}
        for row in data_chunk:
            hash_value = hash(row[join_column])
            if hash_value not in local_hash_table:
                local_hash_table[hash_value] = []
            local_hash_table[hash_value].append(row)

        # 将局部哈希表合并到全局哈希表，需要加锁
        with lock:
            for key, value in local_hash_table.items():
                if key not in hash_table:
                    hash_table[key] = []
                hash_table[key].extend(value)

    # 将数据分成多个chunk
    chunk_size = len(data) // num_threads
    data_chunks = [data[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]

    # 创建并启动线程
    threads = []
    for chunk in data_chunks:
        thread = threading.Thread(target=build_hash_table_thread, args=(chunk,))
        threads.append(thread)
        thread.start()

    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()

    return hash_table

# 示例数据
data = [{"id": i, "name": f"User{i}"} for i in range(1000)]

# 并行构建哈希表
start_time = time.time()
hash_table = build_hash_table_parallel(data, "id", 4) # 使用4个线程
end_time = time.time()

print(f"Parallel Hash Table Build Time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
print(f"Hash Table Size: {len(hash_table)}")

3. IO：硬盘的呻吟

• 磁盘IO： 当内存不足时，Grace Hash Join会将数据写入磁盘，这会产生大量的磁盘IO。磁盘IO是数据库性能的瓶颈之一，应该尽量避免。

• IO调度： MySQL的IO调度器会尽量优化磁盘IO的顺序，减少磁头的移动，提高IO效率。

• SSD vs. HDD： 使用SSD可以显著提高IO性能，从而提升Hash Join的效率。

四、如何优化Hash Join？让它飞起来！

1. 增加内存： 这是最简单粗暴，也是最有效的优化方式。增加innodb_buffer_pool_size参数，让build table能够完全放入内存。

2. 优化SQL：

   • 尽量使用索引，减少需要扫描的数据量。
   • 避免在连接列上使用函数或表达式，这会导致无法使用索引。
   • 尽量让小表作为build table，大表作为probe table。MySQL的优化器通常会自动选择合适的表作为build table，但有时需要手动调整。可以使用STRAIGHT_JOIN提示来强制MySQL按照指定的顺序连接表。

3. 调整MySQL参数：

   • join_buffer_size: 控制连接缓冲区的大小。对于Hash Join来说，这个参数的影响较小，因为Hash Join主要依赖内存中的哈希表。
   • optimizer_switch: 控制优化器的行为。可以禁用或启用某些优化规则。例如，可以禁用hash_join优化器开关，强制MySQL使用其他连接方式。SET optimizer_switch='hash_join=off';

4. 使用SSD： 使用SSD可以显著提高IO性能，从而提升Hash Join的效率。

五、Hash Join的适用场景和限制

• 适用场景：

  • 大表和小表连接，且小表能够放入内存。
  • 连接列没有索引，或者索引效率不高。
  • 等值连接（=)。

• 限制：

  • Hash Join只能用于等值连接。
  • 当build table太大，无法放入内存时，性能会下降。
  • 在某些情况下，Nested-Loop Join可能比Hash Join更有效，例如，当连接列上有非常高效的索引时。

六、实战演练：模拟Hash Join性能测试

我们来模拟一个场景，测试Hash Join在不同内存大小下的性能。

1. 创建测试表：

CREATE TABLE `orders` (
  `order_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `customer_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `order_date` date DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`order_id`),
  KEY `idx_customer_id` (`customer_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `customers` (
  `customer_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `customer_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `city` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`customer_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

2. 插入测试数据：

（插入大量数据，orders表几百万行，customers表几万行）

3. 测试SQL：

SELECT o.order_id, c.customer_name, o.order_date
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

4. 调整innodb_buffer_pool_size参数，分别测试不同内存大小下的查询时间。

5. 分析结果：

通过测试，我们可以看到，当innodb_buffer_pool_size足够大，能够容纳customers表时，查询时间会显著减少。

七、总结：Hash Join，用好了是神器，用不好是坑

Hash Join是一种非常有效的连接表的方式，尤其是在大表和小表连接，且小表能够放入内存的情况下。但是，如果内存不足，或者使用不当，Hash Join的性能可能会急剧下降。

因此，我们需要深入理解Hash Join的原理，了解其性能考量，并根据实际情况进行优化，才能让Hash Join真正发挥其威力。

好了，今天的讲座就到这里。希望大家有所收获，下次再见！