关于join算法的四篇文章
MySQL Join算法与调优白皮书（一）
MySQL Join算法与调优白皮书（二）
MySQL Join算法与调优白皮书（三）
MySQL Join算法与调优白皮书（四）
MariaDB Join
MySQL数据库虽然提供了BKA Join来优化传统的JOIN算法，的确在一定程度上可以提升JOIN的速度。但不可否认的是，仍然有许多用户对于Hash Join算法有着强烈的需求。Hash Join不需要任何的索引，通过扫描表就能快速地进行JOIN查询，通过利用磁盘的带宽带最大程度的解决大数据量下的JOIN问题。
MariaDB支持Classic Hash Join算法，该算法不同于Oracle的Grace Hash Join，但是也是通过Hash来进行连接，不需要索引，可充分利用磁盘的带宽。
Classic Hash Join
其实MariaDB的Classic Hash Join和Block Nested Loop Join算法非常类似（Classic Hash Join也成为Block Nested Loop Hash Join），但并不是直接通过进行JOIN的键值进行比较，而是根据JoinBuffer中的对象创建哈希表，内表通过哈希算法进行查找，从而在Block Nested Loop Join算法的基础上，又进一步减少了内表的比较次数，从而提升JOIN的查询性能。过程如下图所示：
同样地，如果Join Buffer能够缓存所有驱动表（外表）的查询列，那么驱动表和内表的扫描次数都将只有1次，并且比较的次数也只是内表记录数（假设哈希算法冲突为0）。
Classic Hash Join和BKA Join算法一样，需要强制开启，优化器无法做自动的选择，这点也是目前MariaDB和MySQL数据库都存在的问题。但是，MySQL团队已经在重构优化器模块，相信不久的将来，这些问题将很快得到解决。
最后，各JOIN算法成本之间的比较如下表所示:
|
开销统计 |
SNLJ |
INLJ |
BNLJ |
BNLJH |
|
外表扫描次数：O |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
内表扫描次数：I |
R |
0 |
R*used_column_size/ join_buffer_size + 1 |
R*used_column_size/ join_buffer_size + 1 |
|
读取记录数：R |
R + S*R |
R + Smatch |
R + S*I |
R + S*I |
|
Join比较次数：M |
S*R |
R * IndexHeight |
S*R |
S/I |
|
回表读取记录次数：F |
0 |
Smatch (if possible) |
0 |
0 |
Hash Join算法虽好，但是仅能用于等值连接，非等值连接的JOIN查询，其就显得无能为力了。另外，创建哈希表也是费时的工作，但是一旦建立完成后，其就能大幅提升JOIN的速度。所以通常情况下，大表之间的JOIN，Hash Join算法会比较有优势。小表通过索引查询，利用BKA Join就已经能很好的完成查询。
总结
本文介绍了MySQL数据库的各类JOIN算法，其中有Index Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join、Batched Key Access Join算法，最后还介绍了MariaDB的Classic HashJoin算法。通过本文，用户可以发现，虽然MySQL在JOIN算法的支持力度上远不如传统的Oracle、Microsoft SQL Server数据库，但是完成一般的JOIN查询任务是完全没有问题的。用户可能需要选对各种JOIN算法，然后根据不同算法进行参数调优，从而提升JOIN的速度。
不可否认的是MySQL的优化器现在还是存在缺陷的，如优化器无法直接选择Batched Key Access Join和Classic Hash Join。好在Oracle官方已经在重构MySQL优化器模块，相信一个更好的基于成本计算的优化器终将来临。
即使MySQL未来支持Hash Join，但是大数据的查询已经不是传统数据库适合解决的问题，未来这部分工作将越来越多地通过Hadoop这样的集群来解决。
参考文献
[1].https://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/server-system-variables.html#sysvar_join_buffer_size
[2].https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/nested-loop-joins.html
[3].https://dev.mysql.com/doc/internals/en/join-buffer-size.html
[4].https://mariadb.com/kb/en/mariadb/block-based-join-algorithms/
