MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`Join`查询优化：`Nested Loop`、`Block Nested Loop`的底层算法。

MySQL Join 查询优化：Nested Loop 与 Block Nested Loop 的底层算法

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 中 Join 查询的底层算法，重点关注 Nested Loop Join (NLJ) 和 Block Nested Loop Join (BNLJ)。理解这些算法的工作原理，对于优化 SQL 查询，提升数据库性能至关重要。

1. Join 操作的基础概念

Join 操作用于将两个或多个表中的行基于某些关联条件连接起来。在关系型数据库中，Join 是数据关联和信息整合的核心操作。常见的 Join 类型包括：

• INNER JOIN: 返回两个表中满足连接条件的行。
• LEFT JOIN: 返回左表的所有行，以及右表中满足连接条件的行。如果右表中没有匹配的行，则右表对应的列返回 NULL。
• RIGHT JOIN: 返回右表的所有行，以及左表中满足连接条件的行。如果左表中没有匹配的行，则左表对应的列返回 NULL。
• FULL JOIN: 返回左表和右表的所有行。如果其中一个表中没有匹配的行，则对应的列返回 NULL。MySQL 原生不支持 FULL JOIN，但可以通过 UNION ALL 结合 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 模拟实现。

2. Nested Loop Join (NLJ)

Nested Loop Join 是一种最基础的 Join 算法。它的工作方式类似于嵌套循环：

• 外层循环遍历驱动表（driving table，也称为 outer table）的每一行。
• 内层循环遍历被驱动表（driven table，也称为 inner table）的每一行。
• 对于驱动表的每一行，都与被驱动表的每一行进行比较，如果满足 Join 条件，则将两行合并成结果集的一行。

算法流程：

for each row R in outer_table:
    for each row S in inner_table:
        if R join_condition S:
            output (R, S)

示例：

假设有两个表 orders 和 customers，结构如下：

CREATE TABLE customers (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    customer_name VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);

INSERT INTO customers (customer_id, customer_name) VALUES
(1, 'Alice'),
(2, 'Bob'),
(3, 'Charlie');

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date) VALUES
(101, 1, '2023-01-01'),
(102, 2, '2023-01-05'),
(103, 1, '2023-01-10'),
(104, 4, '2023-01-15');

执行以下 SQL 查询：

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

如果 MySQL 选择使用 NLJ，并且 orders 表作为驱动表，customers 表作为被驱动表，那么执行流程如下：

1. 读取 orders 表的第一行 (order_id=101, customer_id=1, order_date=’2023-01-01′)。
2. 遍历 customers 表的每一行，查找 customer_id 为 1 的行。找到 (customer_id=1, customer_name=’Alice’)。
3. 因为满足 Join 条件 (o.customer_id = c.customer_id)，所以将两行合并，生成结果行 (101, ‘Alice’)。
4. 读取 orders 表的下一行 (order_id=102, customer_id=2, order_date=’2023-01-05′)。
5. 再次遍历 customers 表的每一行，查找 customer_id 为 2 的行。找到 (customer_id=2, customer_name=’Bob’)。
6. 因为满足 Join 条件，所以将两行合并，生成结果行 (102, ‘Bob’)。
7. 重复以上步骤，直到 orders 表的所有行都被处理完毕。

NLJ 的性能分析：

NLJ 的时间复杂度为 O(m * n)，其中 m 是驱动表的行数，n 是被驱动表的行数。这意味着，如果两个表都很大，NLJ 的性能会非常差。

优化 NLJ：

• 索引优化： 在被驱动表的 Join 列上创建索引。这样，内层循环可以通过索引快速定位到匹配的行，而不需要遍历整个表。如果没有索引，MySQL 通常会进行全表扫描，这会导致性能下降。 在上面的例子中，如果 customers.customer_id 上有索引，那么内层循环就可以利用索引快速找到匹配的 customer。
• 选择合适的驱动表： 选择较小的表作为驱动表，可以减少外层循环的次数，从而提高性能。MySQL 的查询优化器会自动选择合适的驱动表，但有时候也需要人为干预（例如使用 STRAIGHT_JOIN 提示）。

3. Index Nested Loop Join (INLJ)

Index Nested Loop Join 是 NLJ 的一个优化版本。它在被驱动表的 Join 列上使用索引，以加速内层循环的查找过程。

算法流程：

for each row R in outer_table:
    use index on inner_table's join column to find matching rows S:
        if matching rows S exist:
            output (R, S)

示例：

以上面的 orders 和 customers 表为例，如果在 customers.customer_id 上创建了索引：

CREATE INDEX idx_customer_id ON customers(customer_id);

那么，当 MySQL 使用 INLJ 时，执行流程如下：

1. 读取 orders 表的第一行 (order_id=101, customer_id=1, order_date=’2023-01-01′)。
2. 使用 customers.customer_id 上的索引，直接定位到 customers 表中 customer_id 为 1 的行 (customer_id=1, customer_name=’Alice’)。
3. 因为满足 Join 条件，所以将两行合并，生成结果行 (101, ‘Alice’)。
4. 读取 orders 表的下一行 (order_id=102, customer_id=2, order_date=’2023-01-05′)。
5. 使用 customers.customer_id 上的索引，直接定位到 customers 表中 customer_id 为 2 的行 (customer_id=2, customer_name=’Bob’)。
6. 因为满足 Join 条件，所以将两行合并，生成结果行 (102, ‘Bob’)。
7. 重复以上步骤，直到 orders 表的所有行都被处理完毕。

INLJ 的性能分析：

INLJ 的性能通常比 NLJ 好得多，尤其是在被驱动表很大的情况下。它的时间复杂度近似于 O(m * log(n))，其中 m 是驱动表的行数，n 是被驱动表的行数。log(n) 代表使用索引查找的时间复杂度。

4. Block Nested Loop Join (BNLJ)

Block Nested Loop Join 是另一种优化 NLJ 的算法。它通过将驱动表的数据分批加载到 Join Buffer 中，减少了对被驱动表的扫描次数。

算法流程：

1. 将驱动表的数据分批加载到 Join Buffer 中。Join Buffer 的大小由 join_buffer_size 参数控制。
2. 扫描被驱动表，将每一行与 Join Buffer 中的所有行进行比较，如果满足 Join 条件，则将两行合并成结果集的一行。
3. 重复以上步骤，直到驱动表的所有数据都被加载到 Join Buffer 中并处理完毕。

示例：

假设 orders 表是驱动表，customers 表是被驱动表。join_buffer_size 足够大，可以容纳 orders 表的所有数据。

1. 将 orders 表的所有数据加载到 Join Buffer 中。
2. 扫描 customers 表的每一行。
3. 对于 customers 表的每一行，与 Join Buffer 中的所有 orders 行进行比较，如果 orders.customer_id = customers.customer_id，则将两行合并成结果集的一行。

如果 join_buffer_size 不足以容纳 orders 表的所有数据，那么需要将 orders 表的数据分成多个块，每次将一个块加载到 Join Buffer 中，然后扫描 customers 表。

BNLJ 的性能分析：

BNLJ 在以下情况下可以提高性能：

• 被驱动表的 Join 列上没有索引，无法使用 INLJ。
• 驱动表较小，可以完全加载到 Join Buffer 中。

BNLJ 的时间复杂度取决于 Join Buffer 的大小。如果 Join Buffer 足够大，可以容纳整个驱动表，那么时间复杂度接近 O(m + n)，其中 m 是驱动表的行数，n 是被驱动表的行数。如果 Join Buffer 较小，需要将驱动表分成多个块，那么时间复杂度会增加。

BNLJ 的注意事项：

• BNLJ 会占用大量的内存资源，因此需要合理设置 join_buffer_size 参数。过大的 join_buffer_size 会导致内存不足，影响数据库性能。
• BNLJ 不适合驱动表太大的情况，因为加载驱动表的数据到 Join Buffer 中需要花费大量的时间。
• 尽量在被驱动表的 Join 列上创建索引，优先使用 INLJ，而不是依赖 BNLJ。

5. 如何判断 MySQL 使用了哪种 Join 算法？

可以使用 EXPLAIN 命令来查看 MySQL 的查询执行计划，从而判断使用了哪种 Join 算法。

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

EXPLAIN 命令的输出结果中，Extra 列会显示 MySQL 使用的 Join 算法。

• 如果 Extra 列包含 Using index condition 或 Using where; Using index，则表示使用了 INLJ。
• 如果 Extra 列包含 Using join buffer (Block Nested Loop)，则表示使用了 BNLJ。
• 如果没有显示以上信息，则可能使用了 NLJ 或者其他更高级的 Join 算法（例如 Hash Join，但 MySQL 8.0.18 之前没有原生实现，之后引入）。

6. 各种 Join 算法的对比

算法	适用场景	优点	缺点
Nested Loop Join (NLJ)	适用于小表 Join，或者没有索引可用的情况。	实现简单。	性能差，时间复杂度高 (O(m*n))，需要对被驱动表进行多次全表扫描。
Index NLJ (INLJ)	适用于被驱动表的 Join 列上有索引的情况。	性能优于 NLJ，可以通过索引快速定位到匹配的行，减少了对被驱动表的扫描次数。	需要在被驱动表的 Join 列上创建索引，如果索引失效或没有索引，则退化为 NLJ。
Block NLJ (BNLJ)	适用于被驱动表的 Join 列上没有索引，且驱动表较小，可以完全加载到 Join Buffer 中的情况。	可以减少对被驱动表的扫描次数，一定程度上提高了性能。	需要占用大量的内存资源，对 join_buffer_size 的设置有要求。不适合驱动表太大的情况。优先考虑创建索引使用 INLJ。
Hash Join	适用于大表 Join，尤其是当 Join 列上没有索引时。 MySQL 8.0.18 之后引入。	通常比 BNLJ 更快，特别是在大表 Join 的情况下。它将其中一个表构建成哈希表，然后扫描另一个表，以查找哈希表中的匹配项。	需要足够的内存来构建哈希表。如果哈希表太大，无法完全放入内存，则可能需要使用磁盘，这会降低性能。

7. 代码示例：强制使用 BNLJ 和 优化器提示

虽然通常让 MySQL 优化器自动选择最佳的 Join 算法，但在某些情况下，你可能需要强制使用特定的算法或提供优化器提示。

强制使用 BNLJ (不推荐，仅用于演示)：

在 MySQL 8.0 版本之前，可以通过关闭 optimizer_switch 中的 block_nested_loop 来禁用 BNLJ。在之后的版本中，已经不推荐直接禁用 BNLJ。

-- 不推荐使用，仅作为演示
SET optimizer_switch = 'block_nested_loop=off'; -- 禁用 BNLJ

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

SET optimizer_switch = 'block_nested_loop=on'; -- 重新启用 BNLJ

使用优化器提示：

可以使用 /*+ ... */ 语法来提供优化器提示。例如，提示 MySQL 使用特定的索引：

EXPLAIN SELECT o.order_id, c.customer_name
FROM orders o
INNER JOIN customers c /*+ INDEX(c idx_customer_id) */ ON o.customer_id = c.customer_id;

这个提示告诉 MySQL 在 customers 表中使用 idx_customer_id 索引。

提示使用 JOIN 顺序：

可以使用 STRAIGHT_JOIN 强制 MySQL 使用特定的 Join 顺序。

EXPLAIN SELECT o.order_id, c.customer_name
FROM orders o
STRAIGHT_JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

STRAIGHT_JOIN 强制 MySQL 先读取 orders 表，然后读取 customers 表。

8. 其他 Join 优化技巧

• 减少数据量： 在 Join 之前，尽可能地过滤掉不需要的数据。例如，可以使用 WHERE 子句来限制参与 Join 的行数。
• 避免在 Join 列上使用函数： 在 Join 列上使用函数会导致索引失效，从而影响性能。尽量避免这种情况。
• 定期分析表： 使用 ANALYZE TABLE 命令可以更新表的统计信息，帮助 MySQL 优化器做出更好的决策。

算法原理的理解

深入理解 Nested Loop Join 和 Block Nested Loop Join 的底层算法，包括它们的工作原理、性能特点以及适用场景，可以帮助我们更好地优化 SQL 查询，提升数据库性能。

索引和查询优化

索引是优化 Join 查询的关键。合理地创建和使用索引，可以显著提高查询性能。同时，还需要关注 SQL 查询的编写方式，避免不必要的全表扫描和数据传输。

性能调优的持续过程

数据库性能优化是一个持续的过程，需要不断地监控、分析和调整。通过学习和实践，才能不断提升数据库的性能和稳定性。