如何了解MySQL在实践中对JOIN做出的细致优化

2023-10-08 07:05:31

对于关系型数据库系统来说，JOIN操作无疑是至关重要的，通过JOIN可以将来自不同表的行进行关联，从而获得更多有价值的信息。而MySQL作为世界上最流行的关系型数据库管理系统之一，对JOIN操作自然也是给予了充分的关注，并进行了大量的优化。

MySQL对JOIN的优化

MySQL对JOIN所做的优化主要包括以下几个方面：

嵌套循环连接算法的改进

嵌套循环连接（Nested Loop Join，简称NLJ）是最基本的JOIN算法，也是最容易理解的JOIN算法。NLJ的原理很简单，就是对于外表的每一行，都去内表中查找与之匹配的行，并将匹配的行组合在一起作为结果集。

MySQL对NLJ算法进行了多方面的改进，包括：
- 使用索引来加速查找过程。 当外表的列上有索引时，MySQL可以利用索引来快速找到与外表中某一行匹配的内表中的行，从而提高JOIN的性能。
- 使用批处理来减少磁盘I/O操作。 MySQL在执行NLJ时，会将外表的行分组，然后一次性地从内表中查找与这些行匹配的行。这样可以减少磁盘I/O操作的次数，从而提高JOIN的性能。
- 使用并行查询来提高JOIN的并发性。 MySQL 8.0版本引入了并行查询功能，允许在多个CPU核心上同时执行查询。在执行NLJ时，MySQL可以将外表的行分配给不同的CPU核心，然后同时在这些CPU核心上执行JOIN操作。这样可以提高JOIN的并发性，从而缩短查询时间。
哈希连接算法的改进

哈希连接（Hash Join，简称HJ）算法是一种更高效的JOIN算法，适用于外表和内表都比较大的情况。HJ的原理是，首先将内表中的所有行哈希到一个哈希表中，然后对于外表的每一行，都去哈希表中查找与之匹配的行，并将匹配的行组合在一起作为结果集。

MySQL对HJ算法也进行了多方面的改进，包括：
- 使用更快的哈希函数。 MySQL在执行HJ时，会使用一种称为CRC32的哈希函数。CRC32哈希函数的速度非常快，并且碰撞的概率也非常低。
- 使用自适应哈希表大小。 MySQL在执行HJ时，会根据内表的大小动态调整哈希表的大小。这样可以避免哈希表过大或过小，从而提高JOIN的性能。
- 使用并行查询来提高HJ的并发性。 MySQL 8.0版本也支持在HJ中使用并行查询，这可以提高HJ的并发性，从而缩短查询时间。
物化视图的使用

物化视图（Materialized View）是一种预先计算并存储的结果集。当需要查询物化视图所包含的数据时，MySQL可以直接从物化视图中读取数据，而不需要重新执行查询。这样可以大大提高查询性能。

MySQL支持两种类型的物化视图：
- 普通物化视图。 普通物化视图是通过执行一条SELECT查询语句创建的。普通物化视图与基础表一样，也会被存储在磁盘上。
- 增量物化视图。 增量物化视图是通过执行一条SELECT查询语句并指定USING MERGE创建的。增量物化视图只存储自上次更新以来对基础表所做的更改。
物化视图的使用可以大大提高查询性能，但物化视图也会占用磁盘空间。因此，在创建物化视图之前，需要权衡物化视图的收益和成本。
并行查询的优化

并行查询是MySQL 8.0版本引入的一项新功能。并行查询允许在多个CPU核心上同时执行查询。这样可以大大提高查询性能，尤其是对于那些需要处理大量数据的查询。

MySQL对并行查询进行了多方面的优化，包括：
- 支持更多的并行查询类型。 MySQL 8.0版本支持更多的并行查询类型，包括SELECT查询、UPDATE查询、DELETE查询和INSERT查询。
- 支持更细粒度的并行查询。 MySQL 8.0版本允许将查询分解为更小的任务，然后在多个CPU核心上同时执行这些任务。这样可以提高并行查询的效率。
- 支持自动并行查询。 MySQL 8.0版本可以自动检测是否可以使用并行查询来提高查询性能，并自动将查询分解为更小的任务，然后在多个CPU核心上同时执行这些任务。
查询优化器的改进

查询优化器是MySQL的核心组件之一。查询优化器负责分析查询语句，并生成一个执行计划。执行计划指定了MySQL将如何执行查询语句。

MySQL对查询优化器进行了多方面的改进，包括：
- 使用更强大的统计信息。 MySQL 8.0版本收集了更全面的统计信息，这些统计信息可以帮助查询优化器生成更优的执行计划。
- 使用更智能的算法。 MySQL 8.0版本的查询优化器使用了更智能的算法来生成执行计划。这些算法可以更好地利用MySQL的并行查询功能和物化视图功能。
- 使用更灵活的规则。 MySQL 8.0版本的查询优化器使用了更灵活的规则来生成执行计划。这些规则可以更好地适应不同的查询语句和不同的数据分布情况。