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# 35 | join语句怎么优化？
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在上一篇文章中，我和你介绍了join语句的两种算法，分别是Index Nested-Loop Join(NLJ)和Block Nested-Loop Join(BNL)。
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我们发现在使用NLJ算法的时候，其实效果还是不错的，比通过应用层拆分成多个语句然后再拼接查询结果更方便，而且性能也不会差。
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但是，BNL算法在大表join的时候性能就差多了，比较次数等于两个表参与join的行数的乘积，很消耗CPU资源。
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当然了，这两个算法都还有继续优化的空间，我们今天就来聊聊这个话题。
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为了便于分析，我还是创建两个表t1、t2来和你展开今天的问题。
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```
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create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a));
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create table t2 like t1;
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drop procedure idata;
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delimiter ;;
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create procedure idata()
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begin
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declare i int;
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set i=1;
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while(i<=1000)do
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insert into t1 values(i, 1001-i, i);
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set i=i+1;
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end while;
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set i=1;
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while(i<=1000000)do
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insert into t2 values(i, i, i);
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set i=i+1;
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end while;
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end;;
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delimiter ;
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call idata();
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```
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为了便于后面量化说明，我在表t1里，插入了1000行数据，每一行的a=1001-id的值。也就是说，表t1中字段a是逆序的。同时，我在表t2中插入了100万行数据。
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# Multi-Range Read优化
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在介绍join语句的优化方案之前，我需要先和你介绍一个知识点，即：Multi-Range Read优化(MRR)。这个优化的主要目的是尽量使用顺序读盘。
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在[第4篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/69236)中，我和你介绍InnoDB的索引结构时，提到了“回表”的概念。我们先来回顾一下这个概念。回表是指，InnoDB在普通索引a上查到主键id的值后，再根据一个个主键id的值到主键索引上去查整行数据的过程。
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然后，有同学在留言区问到，回表过程是一行行地查数据，还是批量地查数据？
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我们先来看看这个问题。假设，我执行这个语句：
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select * from t1 where a>=1 and a<=100;
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主键索引是一棵B+树，在这棵树上，每次只能根据一个主键id查到一行数据。因此，回表肯定是一行行搜索主键索引的，基本流程如图1所示。
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图1 基本回表流程
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如果随着a的值递增顺序查询的话，id的值就变成随机的，那么就会出现随机访问，性能相对较差。虽然“按行查”这个机制不能改，但是调整查询的顺序，还是能够加速的。
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**因为大多数的数据都是按照主键递增顺序插入得到的，所以我们可以认为，如果按照主键的递增顺序查询的话，对磁盘的读比较接近顺序读，能够提升读性能。**
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这，就是MRR优化的设计思路。此时，语句的执行流程变成了这样：
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1. 根据索引a，定位到满足条件的记录，将id值放入read\_rnd\_buffer中;
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2. 将read\_rnd\_buffer中的id进行递增排序；
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3. 排序后的id数组，依次到主键id索引中查记录，并作为结果返回。
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这里，read\_rnd\_buffer的大小是由read\_rnd\_buffer\_size参数控制的。如果步骤1中，read\_rnd\_buffer放满了，就会先执行完步骤2和3，然后清空read\_rnd\_buffer。之后继续找索引a的下个记录，并继续循环。
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另外需要说明的是，如果你想要稳定地使用MRR优化的话，需要设置`set optimizer_switch="mrr_cost_based=off"`。（官方文档的说法，是现在的优化器策略，判断消耗的时候，会更倾向于不使用MRR，把mrr\_cost\_based设置为off，就是固定使用MRR了。）
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下面两幅图就是使用了MRR优化后的执行流程和explain结果。
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图2 MRR执行流程
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图3 MRR执行流程的explain结果
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从图3的explain结果中，我们可以看到Extra字段多了Using MRR，表示的是用上了MRR优化。而且，由于我们在read\_rnd\_buffer中按照id做了排序，所以最后得到的结果集也是按照主键id递增顺序的，也就是与图1结果集中行的顺序相反。
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到这里，我们小结一下。
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**MRR能够提升性能的核心**在于，这条查询语句在索引a上做的是一个范围查询（也就是说，这是一个多值查询），可以得到足够多的主键id。这样通过排序以后，再去主键索引查数据，才能体现出“顺序性”的优势。
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# Batched Key Access
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理解了MRR性能提升的原理，我们就能理解MySQL在5.6版本后开始引入的Batched Key Access(BKA)算法了。这个BKA算法，其实就是对NLJ算法的优化。
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我们再来看看上一篇文章中用到的NLJ算法的流程图：
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图4 Index Nested-Loop Join流程图
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NLJ算法执行的逻辑是：从驱动表t1，一行行地取出a的值，再到被驱动表t2去做join。也就是说，对于表t2来说，每次都是匹配一个值。这时，MRR的优势就用不上了。
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那怎么才能一次性地多传些值给表t2呢？方法就是，从表t1里一次性地多拿些行出来，一起传给表t2。
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既然如此，我们就把表t1的数据取出来一部分，先放到一个临时内存。这个临时内存不是别人，就是join\_buffer。
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通过上一篇文章，我们知道join\_buffer 在BNL算法里的作用，是暂存驱动表的数据。但是在NLJ算法里并没有用。那么，我们刚好就可以复用join\_buffer到BKA算法中。
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如图5所示，是上面的NLJ算法优化后的BKA算法的流程。
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图5 Batched Key Access流程
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图中，我在join\_buffer中放入的数据是P1~P100，表示的是只会取查询需要的字段。当然，如果join buffer放不下P1~P100的所有数据，就会把这100行数据分成多段执行上图的流程。
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那么，这个BKA算法到底要怎么启用呢？
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如果要使用BKA优化算法的话，你需要在执行SQL语句之前，先设置
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```
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set optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';
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```
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其中，前两个参数的作用是要启用MRR。这么做的原因是，BKA算法的优化要依赖于MRR。
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# BNL算法的性能问题
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说完了NLJ算法的优化，我们再来看BNL算法的优化。
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我在上一篇文章末尾，给你留下的思考题是，使用Block Nested-Loop Join(BNL)算法时，可能会对被驱动表做多次扫描。如果这个被驱动表是一个大的冷数据表，除了会导致IO压力大以外，还会对系统有什么影响呢？
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在[第33篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/79407)中，我们说到InnoDB的LRU算法的时候提到，由于InnoDB对Bufffer Pool的LRU算法做了优化，即：第一次从磁盘读入内存的数据页，会先放在old区域。如果1秒之后这个数据页不再被访问了，就不会被移动到LRU链表头部，这样对Buffer Pool的命中率影响就不大。
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但是，如果一个使用BNL算法的join语句，多次扫描一个冷表，而且这个语句执行时间超过1秒，就会在再次扫描冷表的时候，把冷表的数据页移到LRU链表头部。
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这种情况对应的，是冷表的数据量小于整个Buffer Pool的3/8，能够完全放入old区域的情况。
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如果这个冷表很大，就会出现另外一种情况：业务正常访问的数据页，没有机会进入young区域。
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由于优化机制的存在，一个正常访问的数据页，要进入young区域，需要隔1秒后再次被访问到。但是，由于我们的join语句在循环读磁盘和淘汰内存页，进入old区域的数据页，很可能在1秒之内就被淘汰了。这样，就会导致这个MySQL实例的Buffer Pool在这段时间内，young区域的数据页没有被合理地淘汰。
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也就是说，这两种情况都会影响Buffer Pool的正常运作。
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**大表join操作虽然对IO有影响，但是在语句执行结束后，对IO的影响也就结束了。但是，对Buffer Pool的影响就是持续性的，需要依靠后续的查询请求慢慢恢复内存命中率。**
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为了减少这种影响，你可以考虑增大join\_buffer\_size的值，减少对被驱动表的扫描次数。
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也就是说，BNL算法对系统的影响主要包括三个方面：
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1. 可能会多次扫描被驱动表，占用磁盘IO资源；
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2. 判断join条件需要执行M\*N次对比（M、N分别是两张表的行数），如果是大表就会占用非常多的CPU资源；
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3. 可能会导致Buffer Pool的热数据被淘汰，影响内存命中率。
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我们执行语句之前，需要通过理论分析和查看explain结果的方式，确认是否要使用BNL算法。如果确认优化器会使用BNL算法，就需要做优化。优化的常见做法是，给被驱动表的join字段加上索引，把BNL算法转成BKA算法。
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接下来，我们就具体看看，这个优化怎么做？
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# BNL转BKA
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一些情况下，我们可以直接在被驱动表上建索引，这时就可以直接转成BKA算法了。
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但是，有时候你确实会碰到一些不适合在被驱动表上建索引的情况。比如下面这个语句：
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```
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select * from t1 join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.b>=1 and t2.b<=2000;
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```
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我们在文章开始的时候，在表t2中插入了100万行数据，但是经过where条件过滤后，需要参与join的只有2000行数据。如果这条语句同时是一个低频的SQL语句，那么再为这个语句在表t2的字段b上创建一个索引就很浪费了。
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但是，如果使用BNL算法来join的话，这个语句的执行流程是这样的：
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1. 把表t1的所有字段取出来，存入join\_buffer中。这个表只有1000行，join\_buffer\_size默认值是256k，可以完全存入。
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2. 扫描表t2，取出每一行数据跟join\_buffer中的数据进行对比，
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* 如果不满足t1.b=t2.b，则跳过；
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* 如果满足t1.b=t2.b, 再判断其他条件，也就是是否满足t2.b处于\[1,2000\]的条件，如果是，就作为结果集的一部分返回，否则跳过。
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我在上一篇文章中说过，对于表t2的每一行，判断join是否满足的时候，都需要遍历join\_buffer中的所有行。因此判断等值条件的次数是1000\*100万=10亿次，这个判断的工作量很大。
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图6 explain结果
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图7 语句执行时间
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可以看到，explain结果里Extra字段显示使用了BNL算法。在我的测试环境里，这条语句需要执行1分11秒。
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在表t2的字段b上创建索引会浪费资源，但是不创建索引的话这个语句的等值条件要判断10亿次，想想也是浪费。那么，有没有两全其美的办法呢？
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这时候，我们可以考虑使用临时表。使用临时表的大致思路是：
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1. 把表t2中满足条件的数据放在临时表tmp\_t中；
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2. 为了让join使用BKA算法，给临时表tmp\_t的字段b加上索引；
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3. 让表t1和tmp\_t做join操作。
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此时，对应的SQL语句的写法如下：
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create temporary table temp_t(id int primary key, a int, b int, index(b))engine=innodb;
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insert into temp_t select * from t2 where b>=1 and b<=2000;
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select * from t1 join temp_t on (t1.b=temp_t.b);
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```
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图8就是这个语句序列的执行效果。
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图8 使用临时表的执行效果
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可以看到，整个过程3个语句执行时间的总和还不到1秒，相比于前面的1分11秒，性能得到了大幅提升。接下来，我们一起看一下这个过程的消耗：
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1. 执行insert语句构造temp\_t表并插入数据的过程中，对表t2做了全表扫描，这里扫描行数是100万。
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2. 之后的join语句，扫描表t1，这里的扫描行数是1000；join比较过程中，做了1000次带索引的查询。相比于优化前的join语句需要做10亿次条件判断来说，这个优化效果还是很明显的。
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总体来看，不论是在原表上加索引，还是用有索引的临时表，我们的思路都是让join语句能够用上被驱动表上的索引，来触发BKA算法，提升查询性能。
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# 扩展-hash join
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看到这里你可能发现了，其实上面计算10亿次那个操作，看上去有点儿傻。如果join\_buffer里面维护的不是一个无序数组，而是一个哈希表的话，那么就不是10亿次判断，而是100万次hash查找。这样的话，整条语句的执行速度就快多了吧？
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确实如此。
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这，也正是MySQL的优化器和执行器一直被诟病的一个原因：不支持哈希join。并且，MySQL官方的roadmap，也是迟迟没有把这个优化排上议程。
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实际上，这个优化思路，我们可以自己实现在业务端。实现流程大致如下：
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1. `select * from t1;`取得表t1的全部1000行数据，在业务端存入一个hash结构，比如C++里的set、PHP的数组这样的数据结构。
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2. `select * from t2 where b>=1 and b<=2000;` 获取表t2中满足条件的2000行数据。
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3. 把这2000行数据，一行一行地取到业务端，到hash结构的数据表中寻找匹配的数据。满足匹配的条件的这行数据，就作为结果集的一行。
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理论上，这个过程会比临时表方案的执行速度还要快一些。如果你感兴趣的话，可以自己验证一下。
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# 小结
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今天，我和你分享了Index Nested-Loop Join（NLJ）和Block Nested-Loop Join（BNL）的优化方法。
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在这些优化方法中：
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1. BKA优化是MySQL已经内置支持的，建议你默认使用；
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2. BNL算法效率低，建议你都尽量转成BKA算法。优化的方向就是给被驱动表的关联字段加上索引；
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3. 基于临时表的改进方案，对于能够提前过滤出小数据的join语句来说，效果还是很好的；
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4. MySQL目前的版本还不支持hash join，但你可以配合应用端自己模拟出来，理论上效果要好于临时表的方案。
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最后，我给你留下一道思考题吧。
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我们在讲join语句的这两篇文章中，都只涉及到了两个表的join。那么，现在有一个三个表join的需求，假设这三个表的表结构如下：
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CREATE TABLE `t1` (
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`id` int(11) NOT NULL,
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`a` int(11) DEFAULT NULL,
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`b` int(11) DEFAULT NULL,
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`c` int(11) DEFAULT NULL,
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PRIMARY KEY (`id`)
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) ENGINE=InnoDB;
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create table t2 like t1;
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create table t3 like t2;
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insert into ... //初始化三张表的数据
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语句的需求实现如下的join逻辑：
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select * from t1 join t2 on(t1.a=t2.a) join t3 on (t2.b=t3.b) where t1.c>=X and t2.c>=Y and t3.c>=Z;
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现在为了得到最快的执行速度，如果让你来设计表t1、t2、t3上的索引，来支持这个join语句，你会加哪些索引呢？
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同时，如果我希望你用straight\_join来重写这个语句，配合你创建的索引，你就需要安排连接顺序，你主要考虑的因素是什么呢？
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你可以把你的方案和分析写在留言区，我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
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# 上期问题时间
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我在上篇文章最后留给你的问题，已经在本篇文章中解答了。
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这里我再根据评论区留言的情况，简单总结下。根据数据量的大小，有这么两种情况：
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* @长杰 和 @老杨同志 提到了数据量小于old区域内存的情况；
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* @Zzz 同学，很认真地看了其他同学的评论，并且提了一个很深的问题。对被驱动表数据量大于Buffer Pool的场景，做了很细致的推演和分析。
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给这些同学点赞，非常好的思考和讨论。
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