大家好，我是历小冰，今天我们来学习和吐槽一下 MySQL 的 Join 功能。

关于MySQL 的 join，大家一定了解过很多它的“轶事趣闻”，比如两表 join 要小表驱动大表，阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作，MySQL 的 join 功能弱爆了等等。这些规范或者言论亦真亦假，时对时错，需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解。

下面，我们就来全面的了解一下 MySQL 的 join 操作。

正文

在日常数据库查询时，我们经常要对多表进行连表操作来一次性获得多个表合并后的数据，这是就要使用到数据库的 join 语法。join 是在数据领域中十分常见的将两个数据集进行合并的操作，如果大家了解的多的话，会发现 MySQL，Oracle，PostgreSQL 和 Spark 都支持该操作。本篇文章的主角是 MySQL，下文没有特别说明的话，就是以 MySQL 的 join 为主语。而 Oracle ，PostgreSQL 和 Spark 则可以算做将其吊打的大boss，其对 join 的算法优化和实现方式都要优于 MySQL。

MySQL 的 join 有诸多规则，可能稍有不慎，可能一个不好的 join 语句不仅会导致对某一张表的全表查询，还有可能会影响数据库的缓存，导致大部分热点数据都被替换出去，拖累整个数据库性能。

所以，业界针对 MySQL 的 join 总结了很多规范或者原则，比如说小表驱动大表和禁止三张表以上的 join 操作。下面我们会依次介绍 MySQL join 的算法，和 Oracle 和 Spark 的 join 实现对比，并在其中穿插解答为什么会形成上述的规范或者原则。

对于 join 操作的实现，大概有 Nested Loop Join (循环嵌套连接)，Hash Join(散列连接) 和 Sort Merge Join(排序归并连接) 三种较为常见的算法，它们各有优缺点和适用条件，接下来我们会依次来介绍。

MySQL 中的 Nested Loop Join 实现

Nested Loop Join 是扫描驱动表，每读出一条记录，就根据 join 的关联字段上的索引去被驱动表中查询对应数据。它适用于被连接的数据子集较小的场景，它也是 MySQL join 的唯一算法实现，关于它的细节我们接下来会详细讲解。

MySQL 中有两个 Nested Loop Join 算法的变种，分别是 Index Nested-Loop Join 和 Block Nested-Loop Join。

Index Nested-Loop Join 算法

下面，我们先来初始化一下相关的表结构和数据

CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB;

delimiter ;;
# 定义存储过程来初始化t1
create procedure init_data()
begin
  declare i int;
  set i=1;
  while(i<=10000)do
    insert into t1 values(i, i, i);
    set i=i+1;
  end while;
end;;
delimiter ;
# 调用存储过来来初始化t1
call init_data();
# 创建并初始化t2
create table t2 like t1;
insert into t2 (select * from t1 where id<=500)

有上述命令可知，这两个表都有一个主键索引 id 和一个索引 a，字段 b 上无索引。存储过程 init_data 往表 t1 里插入了 10000 行数据，在表 t2 里插入的是 500 行数据。

为了避免 MySQL 优化器会自行选择表作为驱动表，影响分析 SQL 语句的执行过程，我们直接使用 straight_join 来让 MySQL 使用固定的连接表顺序进行查询，如下语句中，t1是驱动表，t2是被驱动表。

select * from t2 straight_join t1 on (t2.a=t1.a);

使用我们之前文章介绍的 explain 命令查看一下该语句的执行计划。

从上图可以看到，t1 表上的 a 字段是由索引的，join 过程中使用了该索引，因此该 SQL 语句的执行流程如下：

• 从 t2 表中读取一行数据 L1；
• 使用L1 的 a 字段，去 t1 表中作为条件进行查询；
• 取出 t1 中满足条件的行， 跟 L1组成相应的行，成为结果集的一部分；
• 重复执行，直到扫描完 t2 表。

这个流程我们就称之为 Index Nested-Loop Join，简称 NLJ，它对应的流程图如下所示。

需要注意的是，在第二步中，根据 a 字段去表t1中查询时，使用了索引，所以每次扫描只会扫描一行(从explain结果得出，根据不同的案例场景而变化)。

假设驱动表的行数是N，被驱动表的行数是 M。因为在这个 join 语句执行过程中，驱动表是走全表扫描，而被驱动表则使用了索引，并且驱动表中的每一行数据都要去被驱动表中进行索引查询，所以整个 join 过程的近似复杂度是 N2log2M。显然，N 对扫描行数的影响更大，因此这种情况下应该让小表来做驱动表。

当然，这一切的前提是 join 的关联字段是 a，并且 t1 表的 a 字段上有索引。

如果没有索引时，再用上图的执行流程时，每次到 t1 去匹配的时候，就要做一次全表扫描。这也导致整个过程的时间复杂度编程了 N * M，这是不可接受的。所以，当没有索引时，MySQL 使用 Block Nested-Loop Join 算法。

Block Nested-Loop Join

Block Nested-Loop Join的算法，简称 BNL，它是 MySQL 在被驱动表上无可用索引时使用的 join 算法，其具体流程如下所示：

• 把表 t2 的数据读取当前线程的 join_buffer 中，在本篇文章的示例 SQL 没有在 t2 上做任何条件过滤，所以就是讲 t2 整张表 放入内存中；
• 扫描表 t1，每取出一行数据，就跟 join_buffer 中的数据进行对比，满足 join 条件的，则放入结果集。

比如下面这条 SQL

select * from t2 straight_join t1 on (t2.b=t1.b);

这条语句的 explain 结果如下所示。可以看出

可以看出，这次 join 过程对 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，并且将表 t2 中的 500 条数据全部放入内存 joinbuffer 中，并且对于表 t1 中的每一行数据，都要去 joinbuffer 中遍历一遍，都要做 500 次对比，所以一共要进行 500 * 10000 次内存对比操作，具体流程如下图所示。

主要注意的是，第一步中，并不是将表 t2 中的所有数据都放入 joinbuffer，而是根据具体的 SQL 语句，而放入不同行的数据和不同的字段。比如下面这条 join 语句则只会将表 t2 中符合 b >= 100 的数据的 b 字段存入 joinbuffer。

select t2.b,t1.b from t2 straight_join t1 on (t2.b=t1.b) where t2.b >= 100;

joinbuffer 并不是无限大的，由 joinbuffer_size 控制，默认值为 256K。当要存入的数据过大时，就只有分段存储了，整个执行过程就变成了：

• 扫描表 t2，将符合条件的数据行存入 join_buffer，因为其大小有限，存到100行时满了，则执行第二步；
• 扫描表 t1，每取出一行数据，就跟 join_buffer 中的数据进行对比，满足 join 条件的，则放入结果集；
• 清空 join_buffer；
• 再次执行第一步，直到全部数据被扫描完，由于 t2 表中有 500行数据，所以一共重复了 5次

这个流程体现了该算法名称中 Block 的由来，分块去执行 join 操作。因为表 t2 的数据被分成了 5 次存入 join_buffer，导致表 t1 要被全表扫描 5次。

全部存入分5次存入内存操作10000 * 50010000 * (100 + 100 + 100 + 100 + 100)扫描行数10000 + 50010000 * 5 + 500

如上所示，和表数据可以全部存入 join_buffer 相比，内存判断的次数没有变化，都是两张表行数的乘积，也就是 10000 * 500，但是被驱动表会被多次扫描，每多存入一次，被驱动表就要扫描一遍，影响了最终的执行效率。

基于上述两种算法，我们可以得出下面的结论，这也是网上大多数对 MySQL join 语句的规范。

• 被驱动表上有索引，也就是可以使用Index Nested-Loop Join 算法时，可以使用 join 操作。
• 无论是Index Nested-Loop Join 算法或者 Block Nested-Loop Join 都要使用小表做驱动表。

因为上述两个 join 算法的时间复杂度至少也和涉及表的行数成一阶关系，并且要花费大量的内存空间，所以阿里开发者规范所说的严格禁止三张表以上的 join 操作也是可以理解的了。

但是上述这两个算法只是 join 的算法之一，还有更加高效的 join 算法，比如 Hash Join 和 Sorted Merged join。可惜这两个算法 MySQL 的主流版本中目前都不提供，而 Oracle ，PostgreSQL 和 Spark 则都支持，这也是网上吐槽 MySQL 弱爆了的原因(MySQL 8.0 版本支持了 Hash join，但是8.0目前还不是主流版本)。

其实阿里开发者规范也是在从 Oracle 迁移到 MySQL 时，因为 MySQL 的 join 操作性能太差而定下的禁止三张表以上的 join 操作规定的 。

Hash Join 算法

Hash Join 是扫描驱动表，利用 join 的关联字段在内存中建立散列表，然后扫描被驱动表，每读出一行数据，并从散列表中找到与之对应数据。它是大数据集连接操时的常用方式，适用于驱动表的数据量较小，可以放入内存的场景，它对于没有索引的大表和并行查询的场景下能够提供最好的性能。可惜它只适用于等值连接的场景，比如 on a.id = where b.a_id。

还是上述两张表 join 的语句，其执行过程如下

• 将驱动表 t2 中符合条件的数据取出，对其每行的 join 字段值进行 hash 操作，然后存入内存中的散列表中；
• 遍历被驱动表 t1，每取出一行符合条件的数据，也对其 join 字段值进行 hash 操作，拿结果到内存的散列表中查找匹配，如果找到，则成为结果集的一部分。

可以看出，该算法和 Block Nested-Loop Join 有类似之处，只不过是将无序的 Join Buffer 改为了散列表 hash table，从而让数据匹配不再需要将 join buffer 中的数据全部遍历一遍，而是直接通过 hash，以接近 O(1) 的时间复杂度获得匹配的行，这极大地提高了两张表的 join 速度。

不过由于 hash 的特性，该算法只能适用于等值连接的场景，其他的连接场景均无法使用该算法。

Sorted Merge Join 算法

Sort Merge Join 则是先根据 join 的关联字段将两张表排序(如果已经排序好了，比如字段上有索引则不需要再排序)，然后在对两张表进行一次归并操作。如果两表已经被排过序，在执行排序合并连接时不需要再排序了，这时Merge Join的性能会优于Hash Join。Merge Join可适于于非等值Join（>，<，>=，<=，但是不包含!=，也即<>）。

需要注意的是，如果连接的字段已经有索引，也就说已经排好序的话，可以直接进行归并操作，但是如果连接的字段没有索引的话，则它的执行过程如下图所示。

• 遍历表 t2，将符合条件的数据读取出来，按照连接字段 a 的值进行排序；
• 遍历表 t1，将符合条件的数据读取出来，也按照连接字段 a 的值进行排序；
• 将两个排序好的数据进行归并操作，得出结果集。

Sorted Merge Join 算法的主要时间消耗在于对两个表的排序操作，所以如果两个表已经按照连接字段排序过了，该算法甚至比 Hash Join 算法还要快。在一边情况下，该算法是比 Nested Loop Join 算法要快的。

下面，我们来总结一下上述三种算法的区别和优缺点。

Nested Loop JoinHash JoinSorted Merge Join连接条件适用于任何条件只适用于等值连接（=）等值或非等值连接(>，<，=，>=，<=)，‘<>’除外主要消耗资源CPU、磁盘I/O内存、临时空间内存、临时空间特点当有高选择性索引或进行限制性搜索时效率比较高，能够快速返回第一次的搜索结果当缺乏索引或者索引条件模糊时，Hash Join 比 Nested Loop 有效。通常比 Merge Join 快。在数据仓库环境下，如果表的纪录数多，效率高当缺乏索引或者索引条件模糊时，Sort Merge Join 比 Nested Loop 有效。当连接字段有索引或者提前排好序时，比 hash join 快，并且支持更多的连接条件缺点无索引或者表记录多时效率低建立哈希表需要大量内存，第一次的结果返回较慢所有的表都需要排序。它为最优化的吞吐量而设计，并且在结果没有全部找到前不返回数据需要索引是(没有索引效率太差)否否

对于 Join 操作的理解

讲完了 Join 相关的算法，我们这里也聊一聊对于 join 操作的业务理解。

在业务不复杂的情况下，大多数join并不是无可替代。比如订单记录里一般只有订单用户的 user_id，返回信息时需要取得用户姓名，可能的实现方案有如下几种：

1. 一次数据库操作，使用 join 操作，订单表和用户表进行 join，连同用户名一起返回；
2. 两次数据库操作，分两次查询，第一次获得订单信息和 userid，第二次根据 userid 取姓名，使用代码程序进行信息合并；
3. 使用冗余用户名称或者从 ES 等非关系数据库中读取。

上述方案都能解决数据聚合的问题，而且基于程序代码来处理，比数据库 join 更容易调试和优化，比如取用户姓名不从数据库中取，而是先从缓存中查找。

当然， join 操作也不是一无是处，所以技术都有其使用场景，上边这些方案或者规则都是互联网开发团队总结出来的，适用于高并发、轻写重读、分布式、业务逻辑简单的情况，这些场景一般对数据的一致性要求都不高，甚至允许脏读。

但是，在金融银行或者财务等企业应用场景，join 操作则是不可或缺的，这些应用一般都是低并发、频繁复杂数据写入、CPU密集而非IO密集，主要业务逻辑通过数据库处理甚至包含大量存储过程、对一致性与完整性要求很高的系统。