好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“数据库性能优化脱口秀”！我是你们的老朋友，江湖人称“索引小能手”的码农小李。今天咱们不聊源码，不啃文档，就来唠唠嗑，说说这数据库里让人又爱又恨的 JOIN 操作，还有那能让它飞起来的索引。
开场白：数据库的爱情故事，从 JOIN 开始
话说这数据库里的表啊，就像一个个独立的王国，各自记录着不同的信息。但王国之间总有往来，比如“客户”王国和“订单”王国，客户想要买东西，就得在订单王国留下记录。那怎么把客户的信息和订单的信息联系起来呢？这就得靠 JOIN 操作了，它就像月老，牵线搭桥，把两个王国里有共同特征（比如客户ID）的记录撮合到一起。
但是，这月老有时候也会犯迷糊，如果两个王国太大，人口太多，月老一个个去问，效率就太低了。这时候，我们就需要索引，来帮月老更快地找到匹配的姻缘。
第一幕：Nested-Loop Join，笨拙的月老
咱们先来说说最简单，也最笨拙的 JOIN 算法：Nested-Loop Join (NLJ)。你可以把它想象成一个勤劳但效率不高的月老，他的工作方式是这样的：
- 外层循环 (Outer Loop): 从第一个表（我们称之为外表）里取出一行记录。
- 内层循环 (Inner Loop): 拿着外表取出的记录，去第二个表（内表）里逐行扫描，看看有没有匹配的。
- 匹配成功: 如果找到了匹配的记录，就把两行记录合并成一行，放到结果集中。
- 重复上述步骤: 不断重复1-3步，直到外表的所有记录都扫描完毕。
用人话来说，就是外表每取一行，内表都要完整地扫描一遍！这效率，简直惨不忍睹啊！
举个例子，假设我们有两个表：customers (客户表) 和 orders (订单表)，我们要找出每个客户的订单信息：
SELECT *
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;如果 customers 表有1000行数据，orders 表有10000行数据，那么 NLJ 算法需要进行 1000 * 10000 = 1000万次的比较！这月老估计要累死了！ 😴
NLJ 的工作原理，用表格说话：
| 外表 (Customers) | 内表 (Orders) | 操作 | 匹配结果 |
|---|---|---|---|
| Customer ID = 1 | Order ID = 1, Customer ID = 1, … | 扫描 | 匹配！ |
| Customer ID = 1 | Order ID = 2, Customer ID = 1, … | 扫描 | 匹配！ |
| Customer ID = 1 | … | … | … |
| Customer ID = 1 | Order ID = 10000, Customer ID = 1, … | 扫描 | 匹配！ |
| Customer ID = 2 | Order ID = 1, Customer ID = 1, … | 扫描 | 不匹配 |
| Customer ID = 2 | Order ID = 2, Customer ID = 1, … | 扫描 | 不匹配 |
| Customer ID = 2 | … | … | … |
| … | … | … | … |
NLJ 的优缺点：
- 优点: 简单粗暴，易于理解和实现。
- 缺点: 效率极低，尤其是当两个表都很大时。
索引来救场！ NLJ + Index = 一见钟情
聪明的你肯定想到了，既然 NLJ 的问题在于内表需要全表扫描，那我们能不能给内表的 customer_id 列建个索引呢？ 答案是：必须的！
如果我们在 orders 表的 customer_id 列上建立索引，那么 NLJ 算法就可以摇身一变，成为 Index Nested-Loop Join (INLJ)。 这时候，月老不再需要逐行扫描内表，而是可以通过索引，快速定位到匹配的记录。 这就像在相亲网站上，月老可以根据你的条件（customer_id）直接找到符合要求的对象，效率大大提升！
INLJ 的工作原理：
- 外层循环 (Outer Loop): 从外表取出一行记录。
- 索引查找 (Index Lookup): 拿着外表取出的记录的
customer_id值，通过orders表的索引，快速找到所有匹配的订单记录。 - 匹配成功: 将找到的订单记录和外表的客户记录合并成一行，放到结果集中。
- 重复上述步骤: 不断重复1-3步，直到外表的所有记录都扫描完毕。
INLJ 的优缺点：
- 优点: 当内表有索引时，效率大大提升，尤其是当外表较小，内表较大时。
- 缺点: 如果内表没有索引，或者索引效率不高（比如索引失效），那么 INLJ 的效率会很差。 此外，如果外表太大，INLJ 的性能也会受到影响。
第二幕：Block Nested-Loop Join，分组行动的月老
INLJ 已经很厉害了，但如果外表也很大，那么 INLJ 仍然需要进行大量的索引查找操作。 这时候，就需要更高级的算法：Block Nested-Loop Join (BNLJ)。
BNLJ 就像一个更聪明的月老，他不再一次只处理一个客户的信息，而是把一批客户的信息打包起来，然后一次性去内表查找匹配的订单。 这样可以减少索引查找的次数，提高效率。
BNLJ 的工作原理：
- 分块 (Block): 将外表的数据分成若干个块 (Block)，每个块包含多行记录。
- 外层循环 (Outer Loop): 逐个读取外表的块。
- 内层循环 (Inner Loop): 对于每个外表的块，扫描内表的所有记录，将外表块中的每一行记录与内表的每一行记录进行比较。
- 匹配成功: 如果找到了匹配的记录，就把两行记录合并成一行，放到结果集中。
- 重复上述步骤: 不断重复2-4步，直到外表的所有块都处理完毕。
BNLJ 的工作原理，用图说话：
+---------------------+ +---------------------+
| 外表 (Customers) | | 内表 (Orders) |
| Block 1: | | |
| Customer ID = 1 | | Order ID = 1 |
| Customer ID = 2 | | Customer ID = 1 |
| ... | | ... |
| Customer ID = N | | Order ID = M |
+---------------------+ +---------------------+
| |
| 全表扫描 (Inner Loop) |
+-----------------------+
对比 Block 1 中的每一行
+---------------------+ +---------------------+
| 外表 (Customers) | | 内表 (Orders) |
| Block 2: | | |
| Customer ID = N+1 | | Order ID = 1 |
| Customer ID = N+2 | | Customer ID = 1 |
| ... | | ... |
| Customer ID = 2N | | Order ID = M |
+---------------------+ +---------------------+
| |
| 全表扫描 (Inner Loop) |
+-----------------------+
对比 Block 2 中的每一行BNLJ 的优缺点：
- 优点: 当外表和内表都很大，且内表没有合适的索引时，BNLJ 的效率通常比 NLJ 高。 通过分块，减少了内表扫描的次数。
- 缺点: BNLJ 仍然需要扫描内表，因此当内表非常大时，效率仍然不高。 此外，BNLJ 需要额外的内存空间来存储外表的块。
BNLJ 的注意事项：
- Buffer Size: BNLJ 的性能很大程度上取决于 Buffer Size 的大小。 Buffer Size 越大，可以容纳的外表块就越大，减少内表扫描的次数，提高效率。 但是，Buffer Size 也不能无限增大，因为内存资源是有限的。
- 避免 BNLJ: 如果可以，尽量避免使用 BNLJ。 通常情况下，可以通过创建合适的索引，或者优化 SQL 语句，来避免 BNLJ 的出现。
总结：索引是 JOIN 操作的加速器
说了这么多，相信大家已经明白了，索引对于 JOIN 操作的性能至关重要。 它可以让原本笨拙的 NLJ 算法焕发新生，变成高效的 INLJ。 即使是 BNLJ，也需要合理的 Buffer Size 和避免不必要的扫描。
记住以下几点：
- 为 JOIN 列创建索引: 这是最基本的优化手段。 确保 JOIN 列上存在索引，可以显著提高 JOIN 操作的性能。
- 小表驱动大表: 尽量让小表作为外表，大表作为内表。 这样可以减少内表扫描的次数。
- 避免不必要的 JOIN: 仔细检查 SQL 语句，看看是否真的需要 JOIN 操作。 有时候，可以通过其他方式来获取相同的结果，而避免 JOIN 操作。
- 监控执行计划: 使用数据库的执行计划工具，来查看 SQL 语句的执行计划，了解 JOIN 算法的选择，以及索引的使用情况。 根据执行计划，可以进一步优化 SQL 语句和索引。
结尾：让数据库跑得更快，让生活更美好！
好了，今天的“数据库性能优化脱口秀”就到这里。 希望大家通过今天的学习，能够更好地理解 JOIN 操作和索引的原理，让你的数据库跑得更快，让你的生活更美好！ 感谢大家的收看，我们下期再见！ 👋