join查询可以⽆限叠加吗？MySQL对join查询有什么限制吗？

大家好，我是 V 哥。正如主题一样，join查询可以⽆限叠加吗？MySQL对join查询有什么限制吗？理解这些，可以让我们在使用 join时更加游刃有余。 首先可以肯定的是，在 MySQL 中，JOIN 查询不可以无限叠加，并且存在多方面的限制，下面 V 哥来详细介绍一下，话说，先赞再看，你必腰缠万贯。

JOIN查询限制有哪些

资源限制

• CPU 资源：每增加一个 JOIN 操作，数据库需要进行更多的表连接计算，这会使 CPU 的负担显著加重。当 JOIN 表数量过多时，CPU 可能会出现高负载甚至飙升的情况，导致数据库性能急剧下降，严重时会使服务器响应变慢甚至无响应。例如，一个小型电商系统在进行商品信息、订单信息、用户信息、物流信息等多张表的 JOIN 查询时，如果表数量过多，服务器的 CPU 使用率可能会从正常的 20% 飙升到 90% 以上。
• 内存资源：JOIN 操作通常需要在内存中临时存储中间结果。随着 JOIN 表数量的增加，所需的内存空间也会大幅增长。如果内存不足，MySQL 可能会将部分数据交换到磁盘上，即发生内存交换（swap），这会极大地降低查询性能。比如，当同时对 10 张以上的大表进行 JOIN 查询时，可能会导致内存不足，使得查询时间从原本的秒级延长到分钟级甚至更长。
• 磁盘 I/O 资源：在处理 JOIN 查询时，数据库需要从磁盘读取表的数据。如果 JOIN 的表数量过多，磁盘 I/O 操作会变得频繁，成为查询性能的瓶颈。特别是对于存储在机械硬盘上的数据库，过多的 JOIN 查询会使磁盘寻道时间增加，导致查询速度变慢。

性能限制

• 查询复杂度：JOIN 查询的复杂度会随着表数量的增加呈指数级增长。即使每个表的数据量不大，过多的 JOIN 操作也会使查询计划变得非常复杂，优化器可能难以找到最优的执行计划。例如，当进行 5 张表的 JOIN 查询时，优化器可能需要考虑多种不同的连接顺序和算法，随着表数量的增加，这种组合的可能性会急剧增加，导致查询性能下降。
• 数据量影响：如果参与 JOIN 的表数据量很大，即使是少量的 JOIN 操作也可能会导致性能问题。而且随着 JOIN 表数量的增加，数据量会进一步膨胀，使得查询性能恶化。例如，两张分别有 10 万条记录的表进行 JOIN 操作，可能会产生 100 万条中间结果，如果再加入一张 10 万条记录的表进行 JOIN，中间结果可能会达到数千万条，这会严重影响查询性能。

语法和系统限制

• 表数量限制：虽然 MySQL 没有明确规定 JOIN 查询中表的最大数量，但在实际使用中，过多的表连接会导致语法解析和查询执行变得困难。不同版本的 MySQL 对表数量的实际承受能力不同，一般来说，当 JOIN 的表数量超过 10 张时，就可能会出现性能问题或语法解析错误。
• 嵌套深度限制：如果使用嵌套的 JOIN 查询，MySQL 对嵌套深度也有一定的限制。过深的嵌套会使查询语句难以理解和维护，同时也会增加查询的复杂度和执行时间。

案例说明

假设有一个复杂的业务系统，涉及到用户表（users）、订单表（orders）、商品表（products）、物流表（logistics）和支付表（payments）。如果编写如下的 JOIN 查询：

SELECT *
FROM users
JOIN orders ON users.user_id = orders.user_id
JOIN products ON orders.product_id = products.product_id
JOIN logistics ON orders.order_id = logistics.order_id
JOIN payments ON orders.order_id = payments.order_id;

当每个表的数据量较大时，这个查询可能会消耗大量的系统资源，导致查询性能下降。而且，如果后续再增加更多的表进行 JOIN，问题会更加严重。

join 查询导致 MySQL 性能下降时，有哪些优化方法？

当 JOIN 查询导致 MySQL 性能下降时，可以从 SQL 语句优化、索引优化、数据库配置优化、表结构设计优化等多个方面采取措施，以下是详细介绍：

SQL 语句优化

• 减少不必要的列：只选择查询中实际需要的列，避免使用 SELECT *。因为查询不必要的列会增加数据传输量和处理时间。-- 优化前 SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id; -- 优化后 SELECT orders.order_id, customers.customer_name FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;SELECT orders.order_id, customers.customer_name FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id LIMIT 10;
• 使用合适的 JOIN 类型：根据业务需求选择合适的 JOIN 类型，如 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 等。避免使用不必要的外连接，因为外连接会产生更多的结果集，增加处理开销。
• 添加 LIMIT 子句：如果只需要部分结果，可以使用 LIMIT 子句限制返回的记录数，减少数据处理量。

索引优化

• 为连接列创建索引：在 JOIN 查询中，为参与连接的列创建索引可以显著提高查询性能。索引可以加快表之间的匹配速度，减少全表扫描的开销。-- 为 orders 表的 customer_id 列创建索引 CREATE INDEX idx_orders_customer_id ON orders (customer_id); -- 为 customers 表的 customer_id 列创建索引 CREATE INDEX idx_customers_customer_id ON customers (customer_id);-- 为 orders 表的 customer_id 和 order_date 列创建复合索引 CREATE INDEX idx_orders_customer_date ON orders (customer_id, order_date);
• 复合索引：如果查询中涉及多个条件的 JOIN，可以考虑创建复合索引。复合索引可以覆盖多个查询条件，提高查询效率。

数据库配置优化

• 调整 innodb_buffer_pool_size：innodb_buffer_pool_size 是 InnoDB 存储引擎用于缓存数据和索引的内存区域。适当增大该参数可以提高数据的缓存命中率，减少磁盘 I/O 操作，从而提升 JOIN 查询性能。[mysqld] innodb_buffer_pool_size = 2G[mysqld] sort_buffer_size = 2M
• 调整 sort_buffer_size：sort_buffer_size 用于排序操作的缓冲区大小。如果 JOIN 查询中包含排序操作，可以适当增大该参数，减少排序时的磁盘 I/O。

表结构设计优化

• 垂直拆分：如果表的字段过多，可以将不常用的字段分离到其他表中，减少每次查询时需要读取的数据量。
• 水平拆分：对于数据量非常大的表，可以进行水平拆分，将数据分散到多个表中。例如，按时间范围或业务规则进行拆分，减少单个表的数据量，提高查询性能。

其他优化方法

• 使用临时表：对于复杂的 JOIN 查询，可以将中间结果存储在临时表中，然后对临时表进行后续查询。这样可以减少重复计算，提高查询效率。-- 创建临时表存储中间结果 CREATE TEMPORARY TABLE temp_orders AS SELECT orders.order_id, customers.customer_name FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id; -- 对临时表进行查询 SELECT * FROM temp_orders;EXPLAIN SELECT orders.order_id, customers.customer_name FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;
• 分析查询执行计划：使用 EXPLAIN 关键字分析 JOIN 查询的执行计划，了解查询的执行过程和性能瓶颈，根据分析结果进行针对性的优化。

join的查询算法

最后，咱们还是要来了解一下 join 的查询算法，知其然知其所以然嘛。在 MySQL 中，主要有三种常见的 JOIN 查询算法，分别是嵌套循环连接（Nested-Loop Join，NLJ）、基于块的嵌套循环连接（Block Nested-Loop Join，BNL）和索引嵌套循环连接（Index Nested-Loop Join，INL），下面为你详细介绍：

嵌套循环连接（Nested-Loop Join，NLJ）

• 基本原理：嵌套循环连接是最基本的 JOIN 算法，它使用两层循环来实现表的连接。外层循环遍历驱动表（通常是数据量较小的表）的每一行，对于驱动表的每一行，内层循环遍历被驱动表的所有行，将满足连接条件的行组合起来作为结果集。
• 示例代码及过程分析：假设有两个表 t1 和 t2，要进行 JOIN 查询：

SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id;

-- 首先，MySQL 会选择一个表作为驱动表，假设选择 `t1` 作为驱动表。
-- 外层循环遍历 `t1` 表的每一行，对于 `t1` 表中的每一行数据，内层循环会遍历 `t2` 表的所有行，检查 `t1.id` 和 `t2.id` 是否相等，如果相等则将这两行数据组合起来添加到结果集中。

• 性能特点：该算法的时间复杂度为 $O(N * M)$，其中 $N$ 是驱动表的行数，$M$ 是被驱动表的行数。当表的数据量较大时，性能会非常差，因为需要进行大量的嵌套循环操作。

索引嵌套循环连接（Index Nested-Loop Join，INL）

• 基本原理：索引嵌套循环连接是嵌套循环连接的一种优化版本。当被驱动表上有适合连接条件的索引时，MySQL 会使用索引来加速内层循环的查找过程。外层循环仍然遍历驱动表的每一行，对于驱动表的每一行，通过被驱动表上的索引快速定位到满足连接条件的行，而不需要像普通嵌套循环连接那样遍历被驱动表的所有行。SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id; -- 外层循环遍历 `t1` 表的每一行。 -- 对于 `t1` 表中的每一行，根据 `t1.id` 的值，通过 `t2` 表的 `id` 索引快速定位到 `t2` 表中满足 `t2.id = t1.id` 的行，将这两行数据组合起来添加到结果集中。
• 示例代码及过程分析：同样是上面的 JOIN 查询，如果 t2 表的 id 列上有索引：
• 性能特点：由于使用了索引，大大减少了内层循环的查找时间，性能得到了显著提升。其时间复杂度接近 $O(N * log(M))$，其中 $N$ 是驱动表的行数，$M$ 是被驱动表的行数。

基于块的嵌套循环连接（Block Nested-Loop Join，BNL）

• 基本原理：当被驱动表上没有适合连接条件的索引时，MySQL 会使用基于块的嵌套循环连接算法。该算法会将驱动表的数据分块读入到内存的 join buffer 中，然后将被驱动表的每一行与 join buffer 中的所有行进行比较，找出满足连接条件的行。SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id; -- 首先，MySQL 会将 `t1` 表的数据分块读入到 join buffer 中，join buffer 的大小由 `join_buffer_size` 参数控制。 -- 然后，遍历 `t2` 表的每一行，将 `t2` 表的每一行与 join buffer 中的所有行进行比较，检查 `t1.id` 和 `t2.id` 是否相等，如果相等则将这两行数据组合起来添加到结果集中。 -- 当 join buffer 中的数据处理完后，再从 `t1` 表中读取下一块数据到 join buffer 中，重复上述过程，直到 `t1` 表的所有数据都处理完毕。
• 示例代码及过程分析：假设 t2 表的 id 列上没有索引：
• 性能特点：该算法减少了对驱动表的多次读取，提高了缓存命中率，从而在一定程度上提升了性能。但由于需要将驱动表的数据分块读入内存，并且在内存中进行比较操作，当表的数据量较大时，仍然会消耗较多的内存资源。

看完以上三种常见的 JOIN 查询算法，你是否和 V 哥一样也有疑惑，就是他们分别在什么情况下会被开启？接着奏乐接着舞。

MySQL三种 JOIN 算法的选择

在 MySQL 中，三种常见的 JOIN 查询算法（嵌套循环连接 NLJ、索引嵌套循环连接 INL、基于块的嵌套循环连接 BNL）通常由 MySQL 优化器根据查询语句、表结构、索引情况以及系统配置等因素自动选择，而不是由用户手动开启。下面详细介绍 MySQL 自动选择算法的情况：

索引嵌套循环连接（INL）

触发条件

• 存在合适索引：当被驱动表上存在与连接条件相匹配的索引时，MySQL 优化器会优先考虑使用索引嵌套循环连接算法。例如，有两个表 orders 和 customers，连接条件是 orders.customer_id = customers.customer_id，如果 customers 表的 customer_id 列上有索引，那么 MySQL 很可能会使用 INL 算法。-- 示例表结构 CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT ); CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, customer_name VARCHAR(100) ); -- 查询语句 SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;成本评估：优化器会通过成本模型来评估使用索引的成本。如果使用索引进行查找的成本低于全表扫描的成本，就会选择 INL 算法。

嵌套循环连接（NLJ）

触发条件

• 数据量小且无合适索引：当参与 JOIN 的表数据量都比较小，并且被驱动表上没有合适的索引时，MySQL 可能会选择嵌套循环连接算法。因为在数据量较小时，全表扫描的成本相对较低，使用简单的嵌套循环进行连接操作可以快速完成查询。
• 特殊情况：即使有索引，但如果索引的选择性很差（即索引列的值重复度很高），优化器经过成本评估后可能认为使用索引的成本过高，也会选择 NLJ 算法。

基于块的嵌套循环连接（BNL）

触发条件

• 无合适索引：当被驱动表上没有与连接条件匹配的索引时，并且表的数据量较大，无法直接使用简单的嵌套循环连接算法时，MySQL 会选择基于块的嵌套循环连接算法。
• join_buffer_size 配置：join_buffer_size 参数的大小也会影响 BNL 算法的使用。如果 join_buffer_size 足够大，可以容纳驱动表的一部分数据，那么 MySQL 会将驱动表的数据分块读入 join_buffer 中，然后与被驱动表进行比较，从而提高查询性能。

-- 查看 join_buffer_size 参数
SHOW VARIABLES LIKE 'join_buffer_size';
-- 设置 join_buffer_size 参数（根据实际情况调整）
SET GLOBAL join_buffer_size = 2097152; -- 2MB

查看使用的算法

可以使用 EXPLAIN 语句来查看 MySQL 执行 JOIN 查询时所选择的算法和执行计划。

EXPLAIN SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

在 EXPLAIN 的结果中，可以通过 Extra 列的信息来判断使用的算法。例如，如果看到 Using index 通常表示使用了索引嵌套循环连接算法；如果看到 Using join buffer 则表示使用了基于块的嵌套循环连接算法。

最后

这下相信你已经充分理解 join 的来龙去脉了，兄台，都看到这里了，送个小赞👍鼓励一下，建议收藏起来，肯定你能用得上。关注威哥爱编程，全栈路上你就行。