高手回答

在MySQL中，查詢操作通常會(huì)涉及到聯(lián)結(jié)不同表格，而JOIN命令則在這一過(guò)程中扮演了關(guān)鍵角色。在JOIN操作中，我們通常會(huì)使用三種不同的方式，分別是內(nèi)連接、左連接以及右連接。

• INNER JOIN（內(nèi)連接，或稱為等值連接）：此操作獲取了兩個(gè)表中字段相互匹配的記錄，實(shí)質(zhì)上是取得了這兩個(gè)表的交集部分。
• LEFT JOIN（左連接）：相較于內(nèi)連接，左連接獲取了左表格的所有記錄，即便在右表格中可能沒(méi)有對(duì)應(yīng)的匹配記錄。這樣，查詢結(jié)果將包含兩個(gè)表格的交集部分，以及左表格中的所有數(shù)據(jù)。
• RIGHT JOIN（右連接）：右連接與左連接相反，它主要用于獲取右表格中的所有記錄，即便在左表格中找不到對(duì)應(yīng)的匹配數(shù)據(jù)。因此，RIGHT JOIN同樣會(huì)取得兩個(gè)表格的交集部分，以及右表格中的所有數(shù)據(jù)。

在實(shí)施JOIN操作時(shí)，還常常會(huì)搭配上關(guān)鍵字ON，用以明確指定關(guān)聯(lián)查詢的一些條件。

嵌套循環(huán)算法

MySQL通常采用嵌套循環(huán)（Nested-Loop Join）的方法來(lái)執(zhí)行關(guān)聯(lián)查詢，具體而言，主要包括簡(jiǎn)單嵌套循環(huán)連接（Simple Nested Loop Join）、塊狀嵌套循環(huán)連接（Block Nested Loop Join）和索引嵌套循環(huán)連接（Index Nested Loop Join）這三種算法。

然而，這三種算法的效率均未能達(dá)到特別的高水平。

• 簡(jiǎn)單嵌套循環(huán)：該算法直截了當(dāng)，通過(guò)全面掃描連接兩張表來(lái)進(jìn)行逐一數(shù)據(jù)比對(duì)，因此其復(fù)雜度可以被視為N*M，其中N是驅(qū)動(dòng)表的數(shù)量，而M是被驅(qū)動(dòng)表的數(shù)量。
• 索引嵌套循環(huán)：如果內(nèi)循環(huán)表中的字段具有索引，索引嵌套循環(huán)會(huì)利用該索引來(lái)查詢數(shù)據(jù)。由于索引是基于B+樹(shù)的，因此復(fù)雜度近似為N*logM。
• 塊狀嵌套循環(huán)：這種算法引入了一個(gè)緩沖區(qū)（Buffer），它會(huì)提前將外循環(huán)的一部分結(jié)果存放在JOIN BUFFER中，然后內(nèi)循環(huán)中的每一行都與整個(gè)緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。盡管比較次數(shù)仍為N*M，但由于JOIN BUFFER是基于內(nèi)存的，因此效率大大提高。

盡管MySQL已經(jīng)盡力優(yōu)化這些算法，但這幾種算法的復(fù)雜度仍然相對(duì)較高。這也是為何不建議在數(shù)據(jù)庫(kù)中頻繁進(jìn)行多表JOIN的原因。隨著表格數(shù)量和數(shù)據(jù)量的增加，JOIN操作的效率會(huì)指數(shù)級(jí)下降。

當(dāng)無(wú)法使用JOIN進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢時(shí)，可以考慮使用子查詢、臨時(shí)表或者聯(lián)合查詢等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)相同的查詢需求。

如果不能通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)做關(guān)聯(lián)查詢，那么需要查詢多表的數(shù)據(jù)的時(shí)候要怎么做呢？

主要有兩種做法：

• 在內(nèi)存中自己做關(guān)聯(lián)，即先從數(shù)據(jù)庫(kù)中把數(shù)據(jù)查出來(lái)之后，我們?cè)诖a中再進(jìn)行二次查詢，然后再進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
• 數(shù)據(jù)冗余，那就是把一些重要的數(shù)據(jù)在表中做冗余，這樣就可以避免關(guān)聯(lián)查詢了。
• 寬表，就是基于一定的join關(guān)系，把數(shù)據(jù)庫(kù)中多張表的數(shù)據(jù)打平做一張大寬表，可以同步到ES或者干脆直接在數(shù)據(jù)庫(kù)中直接查都可以

若無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢，處理涉及多表數(shù)據(jù)的情況，常見(jiàn)的做法有兩種：

• 在內(nèi)存中自行關(guān)聯(lián)：首先從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索數(shù)據(jù)，然后在程序中執(zhí)行第二次查詢，隨后進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作。
• 數(shù)據(jù)冗余：通過(guò)在表中存儲(chǔ)一些重要數(shù)據(jù)的冗余副本，可以避免進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢。
• 寬表設(shè)計(jì)：基于一定的連接關(guān)系，將數(shù)據(jù)庫(kù)中多個(gè)表的數(shù)據(jù)打平形成一個(gè)龐大的寬表，這個(gè)寬表可以同步到Elasticsearch（ES），或者直接在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查詢操作。

MySQL的Hash Join是什么？

在MySQL 8.0中新增的 Hash Join 算法是一種用于多表連接的算法。在此之前，MySQL通常使用嵌套循環(huán)（Nested-Loop Join）的方法來(lái)執(zhí)行關(guān)聯(lián)查詢，然而嵌套循環(huán)算法在性能方面并不理想。因此，引入了 Hash Join 算法，旨在優(yōu)化 Nested-Loop Join 的性能表現(xiàn)。

所謂的 Hash Join 實(shí)際上底層利用了哈希表。

Hash Join 是針對(duì)等值連接場(chǎng)景的優(yōu)化方法，其基本原則是將驅(qū)動(dòng)表的數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，并構(gòu)建哈希表，這樣只需遍歷一次非驅(qū)動(dòng)表，然后通過(guò)哈希查找在哈希表中尋找匹配的行，就能完成連接操作。

舉個(gè)例子：

在上述的 left join SQL 中，在進(jìn)行 Hash Join 過(guò)程時(shí)，主要包括兩個(gè)步驟：構(gòu)建和探測(cè)。

在構(gòu)建階段中，如果優(yōu)化器經(jīng)過(guò)優(yōu)化選擇了 employee 作為驅(qū)動(dòng)表，那么就會(huì)將該驅(qū)動(dòng)表的數(shù)據(jù)構(gòu)建到哈希表中：

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在探測(cè)階段，當(dāng)從 company 表中取出記錄后，會(huì)到哈希表中查詢匹配的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行聚合操作。

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需要注意的是，上述提到的哈希表是存在于內(nèi)存中的。然而，內(nèi)存是有限的（受到 join_buffer_size 的限制）。那么，如果內(nèi)存無(wú)法容納驅(qū)動(dòng)表的數(shù)據(jù)怎么處理呢？那就不得不說(shuō)一說(shuō)基于磁盤(pán)的Hash Join了。

基于磁盤(pán)的Hash Join

基于磁盤(pán)的哈希連接

當(dāng)驅(qū)動(dòng)表中的數(shù)據(jù)量較大，無(wú)法一次性加載到內(nèi)存中時(shí)，就需要考慮將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在磁盤(pán)上。通過(guò)將哈希表的部分內(nèi)容存儲(chǔ)在磁盤(pán)上，可以分批加載和處理數(shù)據(jù)，減少對(duì)內(nèi)存的需求。

在這種算法中，為了避免一個(gè)大型哈希表無(wú)法完全存儲(chǔ)在內(nèi)存中，可以采用分表的方法來(lái)解決。即通過(guò)哈希算法將驅(qū)動(dòng)表分割成多個(gè)片段，并將臨時(shí)分片寫(xiě)入磁盤(pán)。

這意味著將一個(gè)驅(qū)動(dòng)表拆分成多個(gè)哈希表，并分別存儲(chǔ)在磁盤(pán)上。

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接下來(lái)是進(jìn)行連接操作，在這個(gè)過(guò)程中，對(duì)被驅(qū)動(dòng)表也會(huì)使用相同的哈希算法進(jìn)行分區(qū)，以確定在哪個(gè)分區(qū)中。在確定分區(qū)后，首先要確認(rèn)該分區(qū)是否已經(jīng)被加載到內(nèi)存中，如果已加載，則可以直接在內(nèi)存中的哈希表中查找匹配的行。

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如果哈希值對(duì)應(yīng)的分區(qū)尚未加載到內(nèi)存中，則需要從磁盤(pán)上讀取該分區(qū)的數(shù)據(jù)到內(nèi)存中的哈希表，并進(jìn)行匹配。

這樣不斷重復(fù)進(jìn)行，直至完成所有數(shù)據(jù)的連接操作，然后返回結(jié)果集。