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35.join语句怎么优化？1

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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 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 1.

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35 | join语句怎么优化？

2019-02-01 林晓斌

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)。

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。

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。

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。

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。

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。

Multi-Range ReadMulti-Range Read优化优化

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。

在第4篇文章中，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。

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？

我们先来看看这个问题。假设，我执行这个语句：

create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a));

create table t2 like t1;

drop procedure idata;

delimiter ;;

create procedure idata()

begin

declare i int;

set i=1;

while(i<=1000)do

insert into t1 values(i, 1001-i, i);

set i=i+1;

end while;

set i=1;

while(i<=1000000)do

insert into t2 values(i, i, i);

set i=i+1;

end while;

end;;

delimiter ;

call idata();

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。

图1 基本回表流程

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。

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。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。

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：

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;

2. 将read_rnd_buffer中的id进行递增排序；

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。

select * from t1 where a>=1 and a<=100;

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