神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

大家好，我是考100分的小小码，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂],希望您对编程的造诣更进一步.

开心一刻

　　我：嗨，老板娘，有冰红茶没
　　老板娘：有
　　我：多少钱一瓶
　　老板娘：3块
　　我：给我来一瓶，给，3块
　　老板娘：来，你的冰红茶
　　我：玩呐，我要冰红茶，你给我个瓶盖干哈？
　　老板娘：这是再来一瓶，我家卖完了，你去隔壁家换一下

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

问题背景

　　对于 MySQL 的 JOIN，不知道大家有没有去想过他的执行流程，亦或有没有怀疑过自己的理解（自信满满的自我认为！）；如果大家不知道怎么检验，可以试着回答如下的问题

　　驱动表的选择

　　　　MySQL 会如何选择驱动表，按从左至右的顺序选择第一个？

　　多表连接的顺序

　　　　假设我们有 3 张表：A、B、C，和如下 SQL

-- 伪 SQL，不能直接执行
A LEFT JOIN B ON B.aId = A.id
LEFT JOIN C ON C.aId = A.id
WHERE A.name = "666" AND B.state = 1 AND C.create_time > "2019-11-22 12:12:30"

代码100分

　　　　是 A 和 B 联表处理完之后的结果再和 C 进行联表处理，还是 A、B、C 一起联表之后再进行过滤处理，还是说这两种都不对，有其他的处理方式？

　　ON、WHERE 的生效时机

　　　　楼主无意之间逛到了一篇博文，它里面有如下介绍

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

正经图1 摘自 Mysql – JOIN详解

　　　　看完这个，楼主第一时间有发现新大陆的感觉，原来 JOIN 的执行顺序是这样的（不是颠覆了楼主之前的认知，因为楼主之前就没想过这个问题，而是有种新技能获取的满足），可后面越想越不对，感觉像是学错了技能（6级没学大！）

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

　　　　如果两表各有几百上千万的数据，那这两张表做笛卡尔积，结果不敢想象！也就是说正经图1 中的顺序还有待商榷，ON 和 WHERE 的生效时间也有待商榷

　　如果你对上述问题都了如指掌，那请你走开，别妨碍我装逼；如果你对上述问题还不是特别清楚，那么请坐好，我要开始装逼了

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

前提准备

　　正式开讲之前了，先给大家预备一些花生、瓜子和啤酒，装逼就得有装逼的氛围，不然怎么看的下去，你说是吧？（楼主，你个骗子，货了？）

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

　　驱动表

　　　　何谓驱动表，指多表关联查询时，第一个被处理的表，亦可称之为基表，然后再使用此表的记录去关联其他表。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，优先选择结果集最少的那张表作为驱动表。这个原则说的不好懂，结果集最少，这个也许我们能估出来，但对最终结果集不影响，这个就不好判断了，难归难，但还是有一定规律的：

代码100分LEFT JOIN 一般以左表为驱动表（RIGHT JOIN一般则是右表 ），INNER JOIN 一般以结果集少的表为驱动表，如果还觉得有疑问，则可用 EXPLAIN 来找驱动表，其结果的第一张表即是驱动表。
你以为 EXPLAIN 就一定准吗 ？ 执行计划在真正执行的时候是可能改变的！

绝大多少情况下是适用的，特别是 EXPLAIN

　　　　LEFT JOIN 某些情况下会被查询优化器优化成 INNER JOIN；结果集指的是表中记录过滤后的结果，而不是表中的所有记录，如果无过滤条件则是表中所有记录

　　　　更多信息可查看：Mysql多表连接查询的执行细节（一）

　　SQL 执行的流程图

　　　　当我们向 MySQL 发送一个请求的时候，MySQL 到底做了些了什么

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

SQL 执行路径，摘自《高性能MySQL》

　　　　可以看到，执行计划是查询优化器的输出结果，执行引擎根据执行计划来查询数据

　　数据准备

　　　　MySQL 5.7.1，InnoDB 引擎；建表 SQL 和数据初始 SQL

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

-- 表创建与数据初始化
DROP TABLE IF EXISTS tbl_user;
CREATE TABLE tbl_user (
  id INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT "自增主键",
  user_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用户名",
  sex TINYINT(1) NOT NULL COMMENT "性别, 1:男，0:女",
  create_time datetime NOT NULL COMMENT "创建时间",
  update_time datetime NOT NULL COMMENT "更新时间",
    remark VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT "备注",
  PRIMARY KEY (id)
) COMMENT="用户表";

DROP TABLE IF EXISTS tbl_user_login_log;
CREATE TABLE tbl_user_login_log (
  id INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT "自增主键",
  user_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT "用户名",
  ip VARCHAR(15) NOT NULL COMMENT "登录IP",
  client TINYINT(1) NOT NULL COMMENT "登录端, 1:android, 2:ios, 3:PC, 4:H5",
  create_time datetime NOT NULL COMMENT "创建时间",
  PRIMARY KEY (id)
) COMMENT="登录日志";
INSERT INTO tbl_user(user_name,sex,create_time,update_time,remark) VALUES
("何天香",1,NOW(), NOW(),"朗眉星目，一表人材"),
("薛沉香",0,NOW(), NOW(),"天星楼的总楼主薛摇红的女儿，也是天星楼的少总楼主，体态丰盈，乌发飘逸，指若春葱，袖臂如玉，风姿卓然，高贵典雅，人称“天星绝香”的武林第一大美女"),
("慕容兰娟",0,NOW(), NOW(),"武林东南西北四大世家之北世家慕容长明的独生女儿，生得玲珑剔透，粉雕玉琢，脾气却是刚烈无比，又喜着火红，所以人送绰号“火凤凰”，是除天星楼薛沉香之外的武林第二大美女"),
("苌婷",0,NOW(), NOW(),"当今皇上最宠爱的侄女，北王府的郡主，腰肢纤细，遍体罗绮，眉若墨画，唇点樱红；虽无沉香之雅重，兰娟之热烈，却别现出一种空灵"),
("柳含姻",0,NOW(), NOW(),"武林四绝之一的添愁仙子董婉婉的徒弟，体态窈窕，姿容秀丽，真个是秋水为神玉为骨，芙蓉如面柳如腰，眉若墨画，唇若点樱，不弱西子半分，更胜玉环一筹; 摇红楼、听雨轩，琵琶一曲值千金!"),
("李凝雪",0,NOW(), NOW(),"李相国的女儿，神采奕奕，英姿飒爽，爱憎分明"),
("周遗梦",0,NOW(), NOW(),"音神传人，湘妃竹琴的拥有者，云髻高盘，穿了一身黑色蝉翼纱衫，愈觉得冰肌玉骨，粉面樱唇，格外娇艳动人"),
("叶留痕",0,NOW(), NOW(),"圣域圣女，肤白如雪，白衣飘飘，宛如仙女一般，微笑中带着说不出的柔和之美"),
("郭疏影",0,NOW(), NOW(),"扬灰右使的徒弟，秀发细眉，玉肌丰滑，娇润脱俗"),
("钟钧天",0,NOW(), NOW(),"天界，玄天九部 - 钧天部的部主，超凡脱俗，仙气逼人"),
("王雁云",0,NOW(), NOW(),"尘缘山庄二小姐，刁蛮任性"),
("许侍霜",0,NOW(), NOW(),"药王谷谷主女儿，医术高明"),
("冯黯凝",0,NOW(), NOW(),"桃花门门主，娇艳如火，千娇百媚");
INSERT INTO tbl_user_login_log(user_name, ip, client, create_time) VALUES
("薛沉香", "10.53.56.78",2, "2019-10-12 12:23:45"),
("苌婷", "10.53.56.78",2, "2019-10-12 22:23:45"),
("慕容兰娟", "10.53.56.12",1, "2018-08-12 22:23:45"),
("何天香", "10.53.56.12",1, "2019-10-19 10:23:45"),
("柳含姻", "198.11.132.198",2, "2018-05-12 22:23:45"),
("冯黯凝", "198.11.132.198",2, "2018-11-11 22:23:45"),
("周遗梦", "198.11.132.198",2, "2019-06-18 22:23:45"),
("郭疏影", "220.181.38.148",3, "2019-10-21 09:45:56"),
("薛沉香", "220.181.38.148",3, "2019-10-26 22:23:45"),
("苌婷", "104.69.160.60",4, "2019-10-12 10:23:45"),
("王雁云", "104.69.160.61",4, "2019-10-16 20:23:45"),
("李凝雪", "104.69.160.62",4, "2019-10-17 20:23:45"),
("许侍霜", "104.69.160.63",4, "2019-10-18 20:23:45"),
("叶留痕", "104.69.160.64",4, "2019-10-19 20:23:45"),
("王雁云", "104.69.160.65",4, "2019-10-20 20:23:45"),
("叶留痕", "104.69.160.66",4, "2019-10-21 20:23:45");

SELECT * FROM tbl_user;
SELECT * FROM tbl_user_login_log;

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　　单表查询

　　　　单表查询的过程比较好理解，大致如下

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　　　　关于单表查询就不细讲了，主要涉及到：聚集索引，覆盖索引、回表操作，知道这 3 点，上图就好理解了（不知道的赶快去查资料，暴露了就丢人了！）。

联表算法

　　MySQL 的联表算法是基于嵌套循环算法（nested-loop algorithm）而衍生出来的一系列算法，根据不同条件而选用不同的算法

代码100分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;

　　Simple Nested-Loop

　　　　简单嵌套循环，简称 SNL；逐条逐条匹配，就像这样

for each row in t1 matching range {
  for each row in t2 matching reference key {
    for each row in t3 {
      if row satisfies join conditions, send to client
    }
  }
}

View Code

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　　　　这种算法简单粗暴，但毫无性能可言，时间性能上来说是 n（表中记录数）的 m（表的数量）次方，所以 MySQL 做了优化，联表查询的时候不会出现这种算法，即使在无 WHERE 条件且 ON 的连接键上无索引时，也不会选用这种算法

　　Block Nested-Loop

　　　　缓存块嵌套循环连接，简称 BNL，是对 INL 的一种优化；一次性缓存多条驱动表的数据，然后拿 Join Buffer 里的数据批量与内层循环读取的数据进行匹配，就像这样

for each row in t1 matching range {
  for each row in t2 matching reference key {
    store used columns from t1, t2 in join buffer
    if buffer is full {
      for each row in t3 {
        for each t1, t2 combination in join buffer {
          if row satisfies join conditions, send to client
        }
      }
      empty join buffer
    }
  }
}

if buffer is not empty {
  for each row in t3 {
    for each t1, t2 combination in join buffer {
      if row satisfies join conditions, send to client
    }
  }
}

View Code

　　　　将内部循环中读取的每一行与缓冲区中的所有记录进行比较，这样就可以减少内层循环的读表次数。举个例子，如果没有 Join Buffer，驱动表有 30 条记录，被驱动表有 50 条记录，那么内层循环的读表次数应该是 30 * 50 = 1500，如果 Join Buffer 可用并可以以存 10 条记录，那么内层循环的读表次数应该是 30 / 10 * 50 = 150，被驱动表必须读取的次数减少了一个数量级。

　　　　当被驱动表在连接键上无索引且被驱动表在 WHERE 过滤条件上也没索引时，常常会采用此种算法来完成联表，如下所示

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

　　Index Nested-Loop

　　　　索引嵌套循环，简称 INL，是基于被驱动表的索引进行连接的算法；驱动表的记录逐条与被驱动表的索引进行匹配，避免和被驱动表的每条记录进行比较，减少了对被驱动表的匹配次数，大致流程如下图

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

　　　　我们来看看实际案例，先给 tbl_user_login_log 添加索引 ALTER TABLE tbl_user_login_log ADD INDEX idx_user_name (user_name); ，我们再来看联表执行计划

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

　　　　可以看到 tbl_user_login_log 的索引生效了，我们再往下看

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

　　　　有趣的事发生了，驱动表变成了 tbl_user_login_log ，而 tbl_user 成了被驱动表， tbl_user_login_log 走索引过滤后得到结果集，再通过 BNL 算法将结果集与 tbl_user 进行匹配。这其实是 MySQL进行了优化，因为 tbl_user_login_log 走索引过滤后得到的结果集比 tbl_user 记录数要少，所以选择了 tbl_user_login_log 作为驱动表，后面的也就理所当然了，是不是感觉 MySQL 好强大？

　　Batched Key Access

　　　　批量key访问，简称 BKA，是对 INL 算法的一种优化；

　　　　BKA 对 INL 的优化类似于 BNL 对 SNL 的优化，但又有不同；鉴于篇幅原因，BKA 我们放到下期讲解，希望各位老哥见谅！实在是不行，你来打我呀！

神奇的 SQL 之联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

总结

　　1、驱动表的选择有它的一套算法，有兴趣的可以去专研下；比较靠谱的确定方法是用 EXPLAIN

　　2、联表顺序，不是两两联合之后，再去联合第三张表，而是驱动表的一条记录穿到底，匹配完所有关联表之后，再取驱动表的下一条记录重复联表操作；

　　3、MySQL 的连接算法基于嵌套循环算法，基于不同的情况而采用不同的衍生算法

　　4、关于 ON 和 WHERE，我们下篇详细讲解，大家可以先考虑下它们的区别，以及生效时间

参考

　　Mysql多表连接查询的执行细节（一）

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神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）[通俗易懂]

开心一刻

问题背景

驱动表的选择

多表连接的顺序

ON、WHERE 的生效时机

前提准备

驱动表

SQL 执行的流程图

数据准备

单表查询

联表算法

Simple Nested-Loop

Block Nested-Loop

Index Nested-Loop

Batched Key Access

总结

参考

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　　驱动表的选择

　　多表连接的顺序

　　ON、WHERE 的生效时机

　　驱动表

　　SQL 执行的流程图

　　数据准备

　　单表查询

　　Simple Nested-Loop

　　Block Nested-Loop

　　Index Nested-Loop

　　Batched Key Access