MySQL高级讲座篇之：`JOIN`的内部实现：`LEFT JOIN`、`RIGHT JOIN`与`INNER JOIN`的性能对比。

大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊MySQL里JOIN操作的那些事儿，特别是LEFT JOIN、RIGHT JOIN和INNER JOIN，我们会深入到它们的内部实现，然后比比谁更快、谁更有效率。准备好了吗？ Let’s dive in!

开场白：JOIN，数据库世界的红娘

在数据库的世界里，数据往往不是孤立存在的，它们像一群需要牵线搭桥的单身男女，而JOIN操作就是那个红娘。它负责把来自不同表的数据根据一定的条件联系起来，最终形成我们需要的完整信息。

LEFT JOIN、RIGHT JOIN和INNER JOIN是JOIN家族里最常见的三位成员，它们各有特点，适用场景也不同。咱们先简单回顾一下它们的基本用法。

基础回顾：三剑客的简单介绍

假设我们有两张表：users表和orders表。

• users 表：记录用户信息，包含id (用户ID) 和 name (用户名)
• orders 表：记录订单信息，包含id (订单ID)、user_id (用户ID，关联到users表) 和 amount (订单金额)

-- 创建 users 表
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255) NOT NULL
);

-- 创建 orders 表
CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    amount DECIMAL(10, 2)
);

-- 插入一些测试数据
INSERT INTO users (name) VALUES
('Alice'), ('Bob'), ('Charlie'), ('David'), ('Eve');

INSERT INTO orders (user_id, amount) VALUES
(1, 100.00), (1, 200.00), (2, 50.00), (3, 75.00), (5, 120.00);

现在，我们来看看这三位JOIN大师如何使用：

• INNER JOIN：只取交集

  INNER JOIN就像一个非常挑剔的红娘，它只把两张表里都存在的，并且满足连接条件的数据匹配起来。

  SELECT u.name, o.amount
  FROM users u
  INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

  这条SQL语句会返回所有下过订单的用户的姓名和订单金额。如果某个用户没有下过订单，或者某个订单没有对应的用户，这条记录都不会出现在结果里。

• LEFT JOIN：左边的都要

  LEFT JOIN就显得宽容多了，它以左边的表为基准，把左边表的所有记录都保留下来。如果左边的表里的某条记录在右边的表里能找到匹配的，那就把右边的表里的数据也一起带上；如果找不到匹配的，右边的表里的数据就用NULL来填充。

  SELECT u.name, o.amount
  FROM users u
  LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

  这条SQL语句会返回所有用户的姓名，以及他们对应的订单金额。如果某个用户没有下过订单，他的订单金额会显示为NULL。

• RIGHT JOIN：右边的都要

  RIGHT JOIN和LEFT JOIN正好相反，它以右边的表为基准，把右边表的所有记录都保留下来。如果右边的表里的某条记录在左边的表里能找到匹配的，那就把左边的表里的数据也一起带上；如果找不到匹配的，左边的表里的数据就用NULL来填充。

  SELECT u.name, o.amount
  FROM users u
  RIGHT JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

  这条SQL语句会返回所有订单的信息，以及下订单的用户的姓名。如果某个订单没有对应的用户（虽然这种情况不太可能发生，但为了演示，我们假设存在），用户的姓名会显示为NULL。

深入剖析：JOIN的内部实现

好了，基本用法回顾完了，现在我们来深入到它们的内部，看看MySQL是怎么实现这些JOIN操作的。

MySQL在执行JOIN操作时，主要有三种算法：

1. Simple Nested-Loop Join (SNLJ)：简单嵌套循环连接
2. Block Nested-Loop Join (BNLJ)：块嵌套循环连接
3. Index Nested-Loop Join (INLJ)：索引嵌套循环连接

这三种算法的效率各不相同，MySQL会根据实际情况选择最合适的算法。

• Simple Nested-Loop Join (SNLJ)

  这是最简单粗暴的JOIN算法。它的原理很简单，就是对外层表的每一行，都扫描一次内层表，然后根据连接条件判断是否匹配。

  想象一下，你手里拿着一张用户表（外层表），里面有100个用户。然后你拿着这张表，去订单表（内层表）里一条一条地比对，看看哪个用户下了订单。如果订单表里有1000个订单，那你就要比对100 * 1000 = 10万次！

  这种算法的效率非常低下，只有在数据量非常小的时候才适用。

  示例（伪代码）：

  FOR each row R1 in Table1:
      FOR each row R2 in Table2:
          IF R1 and R2 satisfy the join condition:
              Output the combined row (R1, R2)

• Block Nested-Loop Join (BNLJ)

  为了解决SNLJ效率低下的问题，MySQL引入了BNLJ算法。BNLJ算法的核心思想是，把外层表的数据分成若干个块（block），然后把每个块加载到内存中，再扫描内层表，这样就可以减少内层表的扫描次数。

  还是刚才的例子，如果我们可以把用户表分成10个块，每个块包含10个用户，那么我们只需要扫描订单表10次，而不是100次。这样就可以大大提高效率。

  但是，BNLJ算法也有一个缺点，就是它需要大量的内存来存储外层表的块。如果内存不足，MySQL可能会选择其他的算法。

  示例（伪代码）：

  FOR each block B of rows from Table1:
      FOR each row R2 in Table2:
          FOR each row R1 in block B:
              IF R1 and R2 satisfy the join condition:
                  Output the combined row (R1, R2)

  注意： BNLJ只在没有索引可用的情况下使用。如果连接字段上有索引，MySQL会优先选择INLJ算法。

• Index Nested-Loop Join (INLJ)

  如果连接字段上有索引，那么MySQL就可以使用INLJ算法。INLJ算法的原理是，对外层表的每一行，都通过索引去内层表里查找匹配的记录。

  还是刚才的例子，如果orders表的user_id字段上有索引，那么我们就可以通过索引快速地找到某个用户的所有订单，而不需要扫描整个订单表。

  INLJ算法的效率非常高，但是它要求连接字段上有索引。如果没有索引，MySQL会选择其他的算法。

  示例（伪代码）：

  FOR each row R1 in Table1:
      Use the index on Table2 to find rows R2 that satisfy the join condition with R1:
          IF matching rows R2 are found:
              Output the combined row (R1, R2)

性能对比：谁是效率之王？

现在我们来对比一下这三种算法的性能。

算法	优点	缺点	适用场景
Simple Nested-Loop Join	实现简单，不需要额外的资源。	效率低下，需要扫描内层表多次。	数据量非常小，或者没有合适的索引可用。
Block Nested-Loop Join	可以减少内层表的扫描次数，提高效率。	需要大量的内存来存储外层表的块。如果内存不足，可能会导致性能下降。	没有合适的索引可用，但是内存足够大，可以存储外层表的块。
Index Nested-Loop Join	效率非常高，只需要通过索引查找匹配的记录。	要求连接字段上有索引。如果没有索引，MySQL会选择其他的算法。	连接字段上有索引，可以快速地找到匹配的记录。

回到主题：LEFT JOIN、RIGHT JOIN与INNER JOIN的性能

了解了JOIN的内部实现，我们再来看看LEFT JOIN、RIGHT JOIN和INNER JOIN的性能。

• INNER JOIN

  INNER JOIN是三种JOIN操作里性能最好的。因为INNER JOIN只需要找到两张表里都存在的，并且满足连接条件的数据，所以MySQL可以根据连接条件选择最合适的算法，比如INLJ算法。

  如果连接字段上有索引，MySQL会优先选择INLJ算法，这样可以大大提高INNER JOIN的性能。

• LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN

  LEFT JOIN和RIGHT JOIN的性能通常比INNER JOIN差。因为LEFT JOIN和RIGHT JOIN需要保留左表或右表的所有记录，所以MySQL不能像INNER JOIN那样自由地选择算法。

  如果连接字段上有索引，MySQL仍然可以使用INLJ算法，但是它需要额外地扫描左表或右表的所有记录，以确保所有的记录都被保留下来。

  如果没有索引，MySQL可能会选择BNLJ算法，但是BNLJ算法的性能通常比INLJ算法差。

  总结：

  JOIN 类型	性能特点	优化建议
  INNER JOIN	性能最好，MySQL可以自由选择算法。	确保连接字段上有索引。尽量缩小参与JOIN的表的规模。
  LEFT JOIN	性能通常比INNER JOIN差，需要保留左表的所有记录。	确保连接字段上有索引。尽量缩小参与JOIN的表的规模。如果不需要保留左表的所有记录，可以考虑使用INNER JOIN。如果LEFT JOIN的目的是为了查找左表中不存在于右表中的记录，可以使用WHERE right_table.column IS NULL来优化。
  RIGHT JOIN	性能通常比INNER JOIN差，需要保留右表的所有记录。	确保连接字段上有索引。尽量缩小参与JOIN的表的规模。如果不需要保留右表的所有记录，可以考虑使用INNER JOIN。可以考虑将RIGHT JOIN转换成LEFT JOIN，因为MySQL在处理LEFT JOIN时可能更有效率。如果RIGHT JOIN的目的是为了查找右表中不存在于左表中的记录，可以使用WHERE left_table.column IS NULL来优化。

优化技巧：让JOIN飞起来

虽然JOIN操作的性能受到多种因素的影响，但是我们仍然可以采取一些措施来优化JOIN操作的性能。

1. 添加索引：

   这是最有效的优化手段。在连接字段上添加索引可以大大提高JOIN操作的性能，特别是对于INLJ算法。

   -- 在 orders 表的 user_id 字段上添加索引
   CREATE INDEX idx_user_id ON orders (user_id);

2. 缩小参与JOIN的表的规模：

   JOIN操作的性能和参与JOIN的表的规模成正比。如果可以缩小参与JOIN的表的规模，就可以大大提高JOIN操作的性能。

   比如，可以先通过WHERE子句过滤掉不需要的记录，然后再进行JOIN操作。

   -- 先过滤掉 amount 小于 100 的订单，然后再进行 JOIN 操作
   SELECT u.name, o.amount
   FROM users u
   INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id
   WHERE o.amount >= 100;

3. 使用合适的JOIN类型：

   根据实际需求选择合适的JOIN类型。如果不需要保留左表或右表的所有记录，可以考虑使用INNER JOIN。

4. 避免在ON子句中使用函数或表达式：

   在ON子句中使用函数或表达式会导致MySQL无法使用索引，从而降低JOIN操作的性能。

   -- 不好的例子：在 ON 子句中使用函数
   SELECT u.name, o.amount
   FROM users u
   INNER JOIN orders o ON YEAR(u.create_time) = YEAR(o.order_time);

   应该尽量避免这种情况，可以考虑把函数或表达式移动到WHERE子句中。

5. 优化SQL语句的执行计划：

   可以使用EXPLAIN命令来查看SQL语句的执行计划，然后根据执行计划来优化SQL语句。

   -- 查看 SQL 语句的执行计划
   EXPLAIN SELECT u.name, o.amount
   FROM users u
   INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

   EXPLAIN命令会返回很多信息，比如使用的索引、扫描的行数等等。通过分析这些信息，可以找到SQL语句的瓶颈，然后进行优化。

实际案例分析

假设我们有一个复杂的查询，需要从多个表中获取数据，并且使用了多个JOIN操作。

SELECT
    u.name,
    c.name AS country,
    COUNT(o.id) AS order_count,
    SUM(o.amount) AS total_amount
FROM
    users u
LEFT JOIN
    orders o ON u.id = o.user_id
LEFT JOIN
    countries c ON u.country_id = c.id
WHERE
    u.age >= 18
GROUP BY
    u.id
ORDER BY
    total_amount DESC;

这个查询包含了多个LEFT JOIN操作，并且使用了GROUP BY和ORDER BY子句。我们可以通过以下步骤来优化这个查询：

1. 分析执行计划：

   首先，使用EXPLAIN命令来查看这个查询的执行计划。

   EXPLAIN SELECT ... (上面的查询);

   通过分析执行计划，我们可以找到SQL语句的瓶颈，比如是否使用了合适的索引、是否扫描了过多的行等等。

2. 添加索引：

   根据执行计划，我们可以发现一些字段上缺少索引。比如，orders表的user_id字段、users表的country_id字段等等。我们可以为这些字段添加索引。

   CREATE INDEX idx_user_id ON orders (user_id);
   CREATE INDEX idx_country_id ON users (country_id);

3. 优化WHERE子句：

   WHERE子句中的条件也会影响JOIN操作的性能。如果WHERE子句中的条件可以过滤掉大量的记录，就可以大大提高JOIN操作的性能。

   在这个例子中，WHERE u.age >= 18可以过滤掉未成年用户的记录。如果大部分用户都是未成年人，那么这个条件就可以大大提高查询的性能。

4. 使用STRAIGHT_JOIN：

   STRAIGHT_JOIN是MySQL的一个特殊的JOIN类型，它可以强制MySQL按照指定的顺序执行JOIN操作。

   在某些情况下，MySQL的默认执行顺序可能不是最优的。使用STRAIGHT_JOIN可以强制MySQL按照我们指定的顺序执行JOIN操作，从而提高查询的性能。

   SELECT STRAIGHT_JOIN ... (上面的查询，将 LEFT JOIN 替换为 STRAIGHT_JOIN);

   注意： STRAIGHT_JOIN的使用需要谨慎，因为它可能会导致MySQL无法使用索引。只有在确定MySQL的默认执行顺序不是最优的情况下，才应该使用STRAIGHT_JOIN。

总结：掌握JOIN，玩转数据库

今天我们深入探讨了MySQL中LEFT JOIN、RIGHT JOIN和INNER JOIN的内部实现和性能对比，并分享了一些优化技巧。希望这些知识能帮助你更好地理解JOIN操作，并在实际工作中编写出更高效的SQL语句。

记住，优化JOIN操作是一个持续的过程，需要不断地分析执行计划、调整索引、优化SQL语句，才能达到最佳的性能。

祝大家在数据库的世界里玩得开心！下次再见！