35.join语句怎么优化？1

在MySQL数据库中，JOIN语句是用于合并两个或更多表中的数据的关键操作。优化JOIN语句对于提高查询性能至关重要，特别是在处理大数据量时。本文主要探讨了一种名为Multi-Range Read (MRR)的优化技术，它能有效地改善JOIN操作的效率。 MRR优化主要针对InnoDB存储引擎，其目标是利用顺序读取来提高性能，减少磁盘的随机访问。当查询涉及回表（即从辅助索引查找主键，再通过主键索引获取完整行数据的过程）时，MRR通过改变回表的顺序来提升性能。在默认情况下，回表通常是逐行进行的，这可能导致大量随机磁盘读取，尤其是在数据不是按主键顺序排列时。 MRR的工作原理如下： 1. 查询会根据辅助索引（例如，索引a）找到满足条件的记录，并将对应的主键id值存储在read_rnd_buffer中。 2. 然后，read_rnd_buffer中的id值被排序，通常是按照主键id的递增顺序。 3. 排序后的id数组被用来逐次在主键索引中查找记录，这些记录被作为查询结果返回。 read_rnd_buffer的大小由系统变量`read_rnd_buffer_size`控制。如果buffer填满，系统会先完成排序和回表操作，然后清空buffer，继续处理下一个索引记录。稳定使用MRR优化的方法是设置`optimizer_switch`参数，例如`set optimizer_switch="mrr_cost_based=off"`，这会强制优化器始终使用MRR，而不依赖于成本估算是否开启MRR。 MRR优化的效果可以在EXPLAIN输出的Extra字段中看到，如果显示`Using MRR`，则表明查询已经应用了MRR优化。此外，由于MRR会先对id进行排序，所以返回的结果集通常也是按主键id的递增顺序排列。 MRR优化之所以能提升性能，关键在于它减少了磁盘的随机读取，通过批量处理和顺序读取提升了数据检索的效率。尤其对于那些数据按照主键递增顺序插入且查询条件允许顺序访问的场景，MRR可以显著提高JOIN操作的性能。 总结来说，优化JOIN语句不仅仅是选择正确的JOIN算法，如Index Nested-Loop Join (NLJ) 或 Block Nested-Loop Join (BNL)，还包括利用数据库内部的优化机制，如MRR，来改善查询性能。理解并合理运用这些优化技术，可以帮助我们在处理大规模数据时，有效地减少查询时间和资源消耗。