高手回答

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

• INNER JOIN（內連接，或稱為等值連接）：此操作獲取了兩個表中字段相互匹配的記錄，實質上是取得了這兩個表的交集部分。
• LEFT JOIN（左連接）：相較于內連接，左連接獲取了左表格的所有記錄，即便在右表格中可能沒有對應的匹配記錄。這樣，查詢結果將包含兩個表格的交集部分，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應的匹配數(shù)據(jù)。因此，RIGHT JOIN同樣會取得兩個表格的交集部分，以及右表格中的所有數(shù)據(jù)。

在實施JOIN操作時，還常常會搭配上關鍵字ON，用以明確指定關聯(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）的方法來執(zhí)行關聯(lián)查詢，具體而言，主要包括簡單嵌套循環(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到特別的高水平。

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

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

當無法使用JOIN進行關聯(lián)查詢時，可以考慮使用子查詢、臨時表或者聯(lián)合查詢等方式來實現(xiàn)相同的查詢需求。

如果不能通過數(shù)據(jù)庫做關聯(lián)查詢，那么需要查詢多表的數(shù)據(jù)的時候要怎么做呢？

主要有兩種做法：

• 在內存中自己做關聯(lián)，即先從數(shù)據(jù)庫中把數(shù)據(jù)查出來之后，我們在代碼中再進行二次查詢，然后再進行關聯(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，這樣就可以避免關聯(lián)查詢了。
• 寬表，就是基于一定的join關系，把數(shù)據(jù)庫中多張表的數(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)庫中直接查都可以

若無法通過數(shù)據(jù)庫進行關聯(lián)查詢，處理涉及多表數(shù)據(jù)的情況，常見的做法有兩種：

• 在內存中自行關聯(lián)：首先從數(shù)據(jù)庫中檢索數(shù)據(jù)，然后在程序中執(zhí)行第二次查詢，隨后進行關聯(lián)操作。
• 數(shù)據(jù)冗余：通過在表中存儲一些重要數(shù)據(jù)的冗余副本，可以避免進行關聯(lián)查詢。
• 寬表設計：基于一定的連接關系，將數(shù)據(jù)庫中多個表的數(shù)據(jù)打平形成一個龐大的寬表，這個寬表可以同步到Elasticsearch（ES），或者直接在數(shù)據(jù)庫中進行查詢操作。

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）的方法來執(zhí)行關聯(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 實際上底層利用了哈希表。

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

舉個例子：

在上述的 left join SQL 中，在進行 Hash Join 過程時，主要包括兩個步驟：構建和探測。

在構建階段中，如果優(yōu)化器經(jīng)過優(yōu)化選擇了 employee 作為驅動表，那么就會將該驅動表的數(shù)據(jù)構建到哈希表中：

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在探測階段，當從 company 表中取出記錄后，會到哈希表中查詢匹配的數(shù)據(jù)，然后進行聚合操作。

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需要注意的是，上述提到的哈希表是存在于內存中的。然而，內存是有限的（受到 join_buffer_size 的限制）。那么，如果內存無法容納驅動表的數(shù)據(jù)怎么處理呢？那就不得不說一說基于磁盤的Hash Join了。

基于磁盤的Hash Join

基于磁盤的哈希連接

當驅動表中的數(shù)據(jù)量較大，無法一次性加載到內存中時，就需要考慮將數(shù)據(jù)存儲在磁盤上。通過將哈希表的部分內容存儲在磁盤上，可以分批加載和處理數(shù)據(jù)，減少對內存的需求。

在這種算法中，為了避免一個大型哈希表無法完全存儲在內存中，可以采用分表的方法來解決。即通過哈希算法將驅動表分割成多個片段，并將臨時分片寫入磁盤。

這意味著將一個驅動表拆分成多個哈希表，并分別存儲在磁盤上。

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接下來是進行連接操作，在這個過程中，對被驅動表也會使用相同的哈希算法進行分區(qū)，以確定在哪個分區(qū)中。在確定分區(qū)后，首先要確認該分區(qū)是否已經(jīng)被加載到內存中，如果已加載，則可以直接在內存中的哈希表中查找匹配的行。

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如果哈希值對應的分區(qū)尚未加載到內存中，則需要從磁盤上讀取該分區(qū)的數(shù)據(jù)到內存中的哈希表，并進行匹配。

這樣不斷重復進行，直至完成所有數(shù)據(jù)的連接操作，然后返回結果集。