Mysql多表连接查询的执行细节（一）

短命女 2022-03-17 12:43 193阅读 0赞

先构建本篇博客的案列演示表：

create table a(a1 int primary key, a2 int ,index(a2));  		--双字段都有索引
    create table c(c1 int primary key, c2 int ,index(c2), c3 int);  --双字段都有索引
    create table b(b1 int primary key, b2 int);						--有主键索引
    create table d(d1 int, d2 int); 								--没有索引
    
    insert into a values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(10,10);
    insert into b values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(10,10);
    insert into c values(1,1,1),(2,4,4),(3,6,6),(4,5,5),(5,3,3),(6,3,3),(7,2,2),(8,8,8),(9,5,5),(10,3,3);  
    insert into d values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(10,10);

1.  **驱动表如何选择？**

驱动表的概念是指多表关联查询时，第一个被处理的表，使用此表的记录去关联其他表。驱动表的确定很关键，会直接影响多表连接的关联顺序，也决定了后续关联时的查询性能。

驱动表的选择遵循一个原则：**`在对最终结果集没影响的前提下，优先选择结果集最小的那张表作为驱动表`**。改变驱动表就意味着改变连接顺序，只有在不会改变最终输出结果的前提下才可以对驱动表做优化选择。在外连接情况下，很多时候改变驱动表会对输出结果有影响，比如left join的左边表和right join的右边表，驱动表选择join的左边或者右边最终输出结果很有可能会不同。

用结果集来选择驱动表，那结果集是什么？如何计算结果集？mysql在选择前会根据where里的每个表的筛选条件，相应的对每个可作为驱动表的表做个结果记录预估，预估出每个表的返回记录行数，同时再根据select里查询的字段的字节大小总和做乘积：

每行查询字节数 * 预估的行数 = 预估结果集

通过where预估结果行数，遵循以下规则：

*  如果where里没有相应表的筛选条件，无论on里是否有相关条件，默认为全表
 *  如果where里有筛选条件，但是不能使用索引来筛选，那么默认为全表
 *  如果where里有筛选条件，而且可以使用索引，那么会根据索引来预估返回的记录行数

我们以上述创建的表为基础，用如下sql作为案列来演示：

select a.*,c.c2 from a join c on a.a2=c.c2 where a.a1>5 and c.c1>5;

通过explain查看其执行计划：  
![在这里插入图片描述][20190225204342918.jpg]  
explain显示结果里排在第一行的就是驱动表，此时表c为驱动表。

如果将sql修改一下，将select 里的条件`c.c2` 修改为 `c.*` ：

select a.*,c.* from a join c on a.a2=c.c2 where a.a1>5 and c.c1>5;

通过explain查看其执行计划：  
![在这里插入图片描述][20190225204517222.jpg]  
此时驱动表还是c，按理来说 c.\* 的数据量肯定是比 a.\*大的，似乎结果集大小的规则在这里没有起作用。

此情形下如果用a作为驱动表，通过索引c2关联到c表，那么还需要再回表查询一次，因为仅仅通过c2获取不到c.\*的数据，还需要通过c2上的主键c1再查询一次。而上一个sql查询的是c2，不需要额外查询。同时因为a表只有两个字段，通过a2索引能够直接获得a.\*,不需要额外查询。

综上所述，虽然使用c表来驱动，结果集大一些，但是能够减少一次额外的回表查询，所以mysql认为使用c表作为驱动来效率更高。

结果集是作为选择驱动表的一个主要因素，但不是唯一因素。

2 . **两表关联查询的内在逻辑是怎样的？**

mysql表与表之间的关联查询使用Nested-Loop join算法，顾名思义就是嵌套循环连接，但是根据场景不同可能有不同的变种：比如Index Nested-Loop join，Simple Nested-Loop join,Block Nested-Loop join, Betched Key Access join等。

*  在`使用索引`关联的情况下，有`Index Nested-Loop join`和`Batched Key Access join`两种算法；
 *  在`未使用索引`关联的情况下，有`Simple Nested-Loop join`和`Block Nested-Loop join`两种算法；

我们先来看有索引的情形，使用的是博客刚开始时建立的表，sql如下：

select a.*,c.* from a join c on a.a2=c.c2 where a.a1>4;

通过explain查看其执行计划：  
![在这里插入图片描述][20190226103942186.jpg]

首先根据第一步的逻辑来确定驱动表a，然后通过a.a1>4，a.*来查询一条记录a1=5，将此记录的c2关联到c表，取得c2索引上的主键c1，然后用c1的值再去聚集索引上查询c.\*，组成一条完整的结果，放入net buffer，然后再根据条件a.a1>4，a.* 取下一条记录，循环此过程。过程图如下：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NTI5OTE3_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
通过索引关联被驱动表，使用的是Index Nested-Loop join算法，不会使用msyql的join buffer。根据驱动表的筛选条件逐条地和被驱动表的索引做关联，每关联到一条符合的记录，放入net-buffer中，然后继续关联。此缓存区由net\_buffer\_length参数控制，最小4k,最大16M,默认是1M。 如果net-buffer满了，将其发送给client，清空net-buffer，继续上一过程。

通过上述流程知道，驱动表的每条记录在关联被驱动表时，如果需要用到索引不包含的数据时，就需要回表一次，去聚集索引上查询记录，这是一个随机查询的过程。每条记录就是一次随机查询，性能不是非常高。mysql对这种情况有选择的做了优化，将这种随机查询转换为顺序查询，执行过程如下图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NTI5OTE3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
此时会使用Batched Key Access join 算法，顾名思义，就是批量的key访问连接。

逐条的根据where条件查询驱动表，将符合记录的数据行放入join buffer，然后根据关联的索引获取被驱动表的索引记录，存入read\_rnd\_buffer。join buffer和read\_rnd\_buffer都有大小限制，无论哪个到达上限都会停止此批次的数据处理，等处理完清空数据再执行下一批次。也就是驱动表符合条件的数据可能不能够一次处理完，而要分批次处理。

当达到批次上限后，对read\_rnd\_buffer里的被驱动表的索引按主键做递增排序，这样在回表查询时就能够做到近似顺序查询：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NTI5OTE3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2] ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NTI5OTE3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
如上图，左边是未排序前的随机查询示意图，右边是排序后使用MRR( `Multi-Range Read`)的顺序查询示意图。

因为mysql的InnoDB引擎的数据是按聚集索引来排列的，当对非聚集索引按照主键来排序后，再用主键去查询就使得随机查询变为顺序查询，而计算机的顺序查询有预读机制，在读取一页数据时，会向后额外多读取最多1M数据。此时顺序读取就能排上用场。

BKA算法在需要对被驱动表回表的情况下能够优化执行逻辑，如果不需要会表，那么自然不需要BKA算法。

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：

set optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';

前两个参数的作用是要启用 MRR（`Multi-Range Read`）。这么做的原因是，BKA 算法的优化需要依赖于MRR，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。）

最后再用explain查看开启参数后的执行计划：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NTI5OTE3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
上述都是有索引关联被驱动表的情况，接下来我们看看没有索引关联被驱动表的情况。

没有使用索引关联，那么最简单的`Simple Nested-Loop join`，就是根据where条件，从驱动表取一条数据，然后全表扫面被驱动表，将符合条件的记录放入最终结果集中。这样驱动表的每条记录都伴随着被驱动表的一次全表扫描，这就是Simple Nested-Loop join。

当然mysql没有直接使用Simple Nested-Loop join，而是对其做了一个优化，不是逐条的获取驱动表的数据，而是多条的获取，也就是一块一块的获取，取名叫Block Nested-Loop join。每次取一批数据，上限是达到join buffer的大小，然后全表扫面被驱动表，每条数据和join buffer里的所有行做匹配，匹配上放入最终结果集中。这样就极大的减少了扫描被驱动表的次数。

`BNL`(`Block Nested-Loop join`) 和 `BKA`(`Batched Key Access join`)的流程有点类似， 但是没有`read_rnd_buffer`这个步骤。

示例sql如下：

select a.*, d.* from a join d on a.a2=d.d2  where a.a1>7;

用explain查看其执行计划：  
![在这里插入图片描述][20190226140540287.jpg]

3 . **多表连接如何执行？是先两表连接的结果集然后关联第三张表，还是一条记录贯穿全局？**

其实看连接算法的名称：Nested-Loop join，嵌套循环连接，就知道是多表嵌套的循环连接，而不是先两表关联得出结果，然后再依次关联的形式，其形式类似于下面这样：

for row1 in table1 filtered by where{ 
    	for row2 in table2 associated by table1.index1 filtered by where{ 
    		for row3 in table3 associated by table2.index2 filtered by where{ 
    			put into net-buffer then send to client;
    		}
    	}	
    }

对于不同的join方式，有下列情况：

`Index Nested-Loop join`：

sql如下：

select a.*,b.*,c.* from a join c on a.a2=c.c2 join b on c.c2=b.b2 where b.b1>4;

通过explain查看其执行计划：

![在这里插入图片描述][20190226202239530.jpg]

其内部执行流程如下：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3NTI5OTE3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

执行前mysql执行器会确定好各个表的关联顺序。首先通过where条件，筛选驱动表b的第一条记录b5，然后将用此记录的关联字段b2与第二张表a的索引a2做关联，通过Btree定位索引位置，匹配的索引可能不止一条。当匹配上一条，查看where里是否有a2的过滤条件且条件是否需要索引之外的数据，如果要则回表，用a2索引上的主键去查询数据，然后做判断。通过则用join后的信息再用同样的方式来关联第三章表c。

`Block Nested-Loop join` 和 `Batched Key Access join` : 这两个关联算法和`Index Nested-Loop join`算法类似，不过因为他们能使用join buffer，所以他们可以每次从驱动表筛选一批数据，而不是一条。同时每个join关键字就对应着一个join buffer，也就是驱动表和第二张表用一个join buffer，得到的块结果集与第三章表用一个join buffer。

本篇博客主要就是讲述上述三个问题，如何确定驱动表，两表关联的执行细节，多表关联的执行流程。

有疑问欢迎留言，共同进步。

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