MySQL连接查询区别及原理

在实操之中，对于join、left join、right join通常情况下也是仅仅用到了left join，对于其他几种，心存疑惑，因此对几种join查询、以及原理做个记录。

 

 

1.left、right、inner join 的区别

创建表t1、t2

CREATE TABLE `t2` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `a` int(11) DEFAULT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB;
​
create table t1 like t2;

t1、t2分别插入5条数据

delimiter ;;
create procedure idata()
begin
  declare i int;
  set i=1;
  while(i<=5)do
    insert into t1 values(i, i, i);
    set i=i+1;
  end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
​
insert into t2 select * from t1 where a <= 4;
insert into t2 values(6, 6, 6);

left join 会查询出左表所有的数据，以及右表能连接上的字段

select * from t1 left join t2 on t1.id = t2.id;

 

right join 会查询出右表所有的数据，以及左表能连接上的字段

select * from t1 right join t2 on t1.id = t2.id;

inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行

select * from t1 inner join t2 on t1.id = t2.id;

 

2.连接查询原理

为了后面结果更为清晰，往t1再插入15条数据：

drop procedure idata;
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
  declare i int;
  set i=6;
  while(i<=20)do
    insert into t1 values(i, i, i);
    set i=i+1;
  end while;
end;;
delimiter ;
call idata();

 

如果直接使用join语句，MySQL优化器可能会选择表t1或t2作为驱动表，会影响分析SQL语句的执行过程。所以使用straight_join让MySQL使用固定的连接方式执行查询，这样优化器只会按照指定的方式去join。

走索引的情况：

通过a字段连接查询：

explain select * from t2 straight_join t1 on t1.a = t2.a;

t2作为驱动表，t1作为被驱动表，这条语句的explain结果：

因为被驱动表t1的字段a有索引，join过程用上了这个索引，因此这个语句的执行流程是这样的：

1. 从表t2中读入一行数据 R；

2. 从数据行R中，取出a字段到表t1里去查找；

3. 取出表t1中满足条件的行，跟R组成一行，作为结果集的一部分；

4. 重复执行步骤1到3，直到表t2的末尾循环结束。

这个过程称之为Index Nested-Loop Join

在这个流程中，扫描t2表5行、之后根据t2.a去表t1中查找，走的是树搜索过程、因此每次扫描一行，总扫描行数为10行。

不走索引的情况

我们再用b字段关联查询

explain select * from t2  straight_join t1 on t1.b = t2.b;

explain结果如下：

由于表t1的字段b上没有索引，所以每次都要把t1表中的每一行，拿出来进行对比， mysql采用的是Block Nested-Loop Join，Extra可以看到。该算法并没有将表t1全表扫描20次，它的执行流程为：

1. 把表t2的数据读入线程内存join_buffer中，由于这个语句中写的是select *，因此是把整个表t2放入了内存；

2. 扫描表t1，把表t1中的每一行取出来，跟join_buffer中的数据做对比，满足join条件的，作为结果集的一部分返回。

在这个过程中，对表t1和t2都做了一次全表扫描，因此总扫描次数为25，由于join_buffer是以无序数组的方式组织的，因此对表t1中的每一行，都要做20次判断，总共需要在内存中做的判断次数是：20*5=100次。

因为使用到了join_buffer，而join_buffer大小是有限的，由join_buffer_size设定，默认为256k。如果一次放不下t2中的所有字段，就会采用分段放的策略，执行策略如下：

1. 假如t2表足够大，扫描表t2，顺序读取数据行放入join_buffer中，放完第n行join_buffer满了，继续第2步；

2. 扫描表t1，把t1中的每一行取出来，跟join_buffer中的数据做对比，满足join条件的，作为结果集的一部分返回；

3. 清空join_buffer；

4. 继续扫描表t2，顺序读取最后的m行数据放入join_buffer中，继续执行第2步。

因此表t1可能会被扫描多次，在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与join的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是“小表”，应该作为驱动表。

三个结论：

1. 如果可以使用被驱动表的索引，join语句还是有其优势的；

2. 不能使用被驱动表的索引，只能使用Block Nested-Loop Join算法，这样的语句就尽量不要使用；

3. 在使用join的时候，应该让小表做驱动表。