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如何干涉MySQL优化器使用hash join

但是MySQL长期以来只有一种表连接方式,那就是Nest Loop Join,直到MySQL8.0.18版本才出现了hash join, 所以MySQL在控制表连接方式上没有提供那么多丰富的hint给我们使用...实验 我们来以MySQL8.0.25的单机环境做一个实验。建两个表,分别插入10000行数据,使用主键做这两个表的关联查询。...可以看出使用hash join的耗时是使用Nest Loop Join的1/6,但是优化器根据成本估算时,使用Nest Loop Join的成本要比使用hash join的成本低很多,所以会去选择Nest...MySQL官方文档里提到用BNL,NO_BNL的hint提示来影响hash join的优化,但是经过实验证明,在表连接关联字段上没有可用索引时,优化器估算成本后不会对被驱动表使用BNL全表扫描的方式做嵌套循环连接...Debezium的基本使用(以MySQL为例) MySQL Server可执行注释 使用SkyWalking监控MySQL(一)工具与方案 ---- 关于 GreatSQL GreatSQL是由万里数据库维护的

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mysql 如何优化left join

于是我上网查了下MySQL实现join的原理,原来MySQL内部采用了一种叫做 nested loop join的算法。...一般情况下参与联合查询的两张表都会一大一小,如果是join,在没有其他过滤条件的情况下MySQL会选择小表作为驱动表,但是left join一般用作大表去join小表,而left join本身的特性决定了...抱着解决这个问题的决心今天又翻看了一遍MySQL官方文档  关于优化查询的部分,看到了这样一句:这里的一个问题是MySQL能更高效地在声明具有相同类型和尺寸的列上使用索引。...那么如何优化left join:  1、条件中尽量能够过滤一些行将驱动表变得小一点,用小表去驱动大表  2、右表的条件列一定要加上索引(主键、唯一索引、前缀索引等),最好能够使type达到range及以上...拓展知识: 怎么查看mysql执行计划? 使用explain 关键字+需要执行的sql语句。

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    mysql join

    首先先放张图 今天聊聊mysqljoin连接,其本质是拿主表每条数据取出来和子表每行数据进行循环比较,如果满足则返回,不满足返回null 首先是内连接 两者之间取交集,两边都满足返回,不满足不返回...JOIN 然后是左外连接 左外连接,此时可以理解为理解 左表为主表,右表为子表。...sp_user b ON a.seller_id = b.seller_id WHERE b.seller_id IS NULL 还有一种是全外连接 全外连接是内联结果和不满足条件的行 mysql...UNION SELECT * FROM sp_user a RIGHT OUTER JOIN tb_seller b ON FALSE 另外,阿里开发规范表示 【强制】超过三个表禁止 join...需要 join 的字段,数据类型必须绝对一致;多表关联查询 时,保证被关联的字段需要有索引。

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    为何阿里不推荐MySQL使用join

    t1 straight_join t2 on (t1.a = t2.a); 若直接使用join语句,MySQL优化器可能会选择表t1或t2作为驱动表,这会影响我们分析SQL语句的执行过程。...为便于分析执行过程中的性能,改用straight_joinMySQL使用固定的连接方式执行查询,这样优化器只会按照我们指定的方式去join。...小结 使用join语句,性能比强行拆成多个单表执行SQL语句的性能要好 如果使用join语句的话,需要让小表做驱动表。 这些结论的前提是“可以使用被驱动表的索引”。 若被驱动表用不上索引呢?...当然,MySQL也没有使用这个Simple Nested-Loop Join算法,而使用“Block Nested-Loop Join”算法,BNL。...虽然分成两次放入join_buffer,但判断等值条件的次数不变,依然是(88+12)*1000=10万次。 此时如何选择驱动表?

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    Mysql Join使用--Java免费学习

    本章节我们将向大家介绍如何使用MySQLJOIN 在两个或多个表中查询数据。 你可以在SELECT, UPDATE 和 DELETE 语句中使用Mysqljoin 来联合多表查询。...以下我们将演示MySQL LEFT JOINJOIN使用的不同之处。...> 接下来我们就使用MySQLJOIN来连接以上两张表来读取tutorials_tbl表中所有tutorial_author字段在tcount_tbl表对应的tutorial_count字段值: mysql...> ---- 在PHP脚本中使用JOIN PHP 中使用mysql_query()函数来执行SQL语句,你可以使用以上的相同的SQL语句作为mysql_query()函数的参数。...> ---- MySQL LEFT JOIN MySQL left joinjoin 有所不同。MySQL LEFT JOIN 会读取左边数据表的全部数据,即便右边表无对应数据。

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    为什么 MySQL 不推荐使用 join

    对于 mysql,不推荐使用子查询和 join 是因为本身 join 的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引 单表取数据,然后在程序里面做 join,merge 数据。...查询 id 集的时候,使用 IN()代替关联查询,可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询,这可能比随机的关联要更高效。   可以减少冗余记录的查询。...更进一步,这样做相当于在应用中实现了哈希关联,而不是使用 MySQL 的嵌套循环关联。某些场景哈希关联的效率要高很多。...当应用能够方便地缓存单个查询的结果的时候 当可以将数据分布到不同的 MySQL 服务器上的时候 当能够使用 IN()的方式代替关联查询的时候 并发场景多,DB 查询频繁,需要分库分表 1.DB 承担的业务压力大...当表处于百万级别后,join 导致性能下降; 2. 分布式的分库分表。这种时候是不建议跨库 join 的。目前 mysql 的分布式中间件,跨库 join 表现不良。 3.

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    Mysql - join 优化

    MMR 解决的不是 join 优化,而是回表优化:   mutil-range read , 正如他的名字一样,优化的是离散范围的读,具体是优化在 主键上离散范围的读   如果是从辅助索引读取符合条件的...离散读取主键索引的情况   MMR 做的事情是 把得到的 主键先放在 read_rnd_buffer ,然后排序,然后再去主键索引读取 数据行,这样的话就能减少离散读 BKA 依赖于 MMR 进行 join...在被驱动表有主键的情况下,驱动表读一行就要去 被驱动表通过主键在B+树查找一次,如果可以一次性给许多 主键,并且是有序的话,就能大大提高效率   BKA 用上了 NLJ( index nested loop join...)情况下用不上的 join buffer,每读一行驱动表,就将连接字段放入 join buffer   然后将 join buffer 传给 MMR ,MMR 负责 去连接字段对应的被驱动表的辅助索引上读取主键...,并且放到 read_rnd_buffer ,然后排序,再去被驱动表的主键索引读取行数据 大表 join 对内存的影响:   如果被驱动表是 大表,驱动表也比较大,能被分成几个 join buffer,

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    mysqljoin

    前言: 了不起学弟:学长啊,我最近在学习mysql,对于这个join,我也有了自己的一些看法,这个join就差不多就是把两张表连接在一起对吧!...select * from A inner join B on A.productId=B.productId(建议大家保持一个良好的编写sql习惯,不要一长条全写在一行上,这对阅读代码的来说,非常的头疼...说完inner join,我们再讲一下 left join吧。left join 和inner join 其实是很相似的。inner join 就是取两张表的交集。...而left join,就是包含了相交的地方,和左表的地方,按照刚刚的例子也就是说,包含了所有的圈A。 举个刚才的例子,假设刚刚的订单表和产品表。...如果我们left join,那我们得到的结果就是订单表的所有的记录,如果你是select * ,那条不在产品表记录的数据,后边B标的数据就是为空。

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    Mysql - join 原理

    A left join B , B right join A on A.x = B.y   假设 A 100 行, B 1000 行 A 是驱动表,B是被驱动表 1.被驱动表上有索引的情况:(B.y...N 行结合 放到结果集(结果集是最后返回给用户的,不算临时表)   具体只用 100 * k * log (1000) 次的磁盘读,k是不定常数 2.被驱动表上无索引的情况   需要额外内存,被称为 join...buffer   join buffer 被放入驱动表,一般选用小的当驱动表(小的度量单位指的是 表行数 * 每行大小)   对于被驱动表,从硬盘读出,并且每读出一行数据(先放在内存),就会取这行数据...去和内存中的小表一行行比较   把符合条件的驱动表的行 和 从磁盘中读出来的被驱动表的行 放入结果集   具体要比较 100 * 1000 次,但是是内存操作   磁盘读需要 100 + 1000 次 3.如果驱动表太大,join...被驱动表比较,并且被比较的部分是被 整个被驱动表 比较 所以,如果驱动表被分成 K 份,就需要读取 被驱动表 K 次 总共需要磁盘 读取次数 = 驱动表行数 + 被驱动表行数 * (驱动表总大小 / join

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    为什么推荐MySQL使用join查询

    1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。...更进一步,这样做相当于在应用中实现了哈希关联,而不是使用MySQL的嵌套循环关联。某些场景哈希关联的效率要高很多。...三、不推荐使用join的原因 1.DB承担的业务压力大,能减少负担就减少。...当表处于百万级别后,join导致性能下降; 2.分布式的分库分表。这种时候是不建议跨库join的。目前mysql的分布式中间件,跨库join表现不良。...四、不使用join的解决方案 在业务层,单表查询出数据后,作为条件给下一个单表查询。也就是子查询。会担心子查询出来的结果集太多。mysql对in的数量没有限制,但是mysql限制整条sql语句的大小。

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    sql LEFT JOIN RIGHT JOIN(左连接)(mysql

    并不存在2134,那么这个值就不会查询出来: 再假设,如果table1中有age1的值2,3,4但是table2中没有一个age1的值是2,3,4那么table1中就会显示出来2,3,4;换句话说,使用...left join,最开始的表,左表会全部显示出来,右表则会显示左表中有的值。...SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.age1 = table2.age1;在这里使用 结果如下: ?...那么RIGHT JOIN 正好相反:与 LEFT JOIN 相反,取得右表(table2)完全记录,即是左表(table1)并无匹配对应记录。...1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。 2、where条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条件。

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    关于mysqljoin

    ,可极大避免此问题 2:查询索引,命中索引并使用索引之后速度则快,否则表数据越大越慢,本文所有查询条件均使用了索引,所以可以忽略索引问题 3:查询次数,每次查询,意味着mysql都需要进行一次sql命令解析...->sql查询->数据传回,查询次数越少则越快 4:数据组装,当使用join,order by,group by等sql语句时,会使得mysql查询完数据之后还需要对数据进行拼装再返回,数据越大,逻辑越复杂...方式查询更快 如果使用php进行数据组装,速度则跟join方案几乎一致 注:本身mysql原生查询,应该是游标式while循环获取,本文使用的foreach其实在原生查询中,可以省略好几个步骤,应该是分开查询更快...(只要有索引,就非常快) 3:分开查询会多执行一条sql,意味着查询速度将会更慢 4:可以通过预先缓存方式,节省掉join小数据的组装数据开销以及带宽开销 那为什么有大佬不建议使用join呢?...1:join如果逻辑太多,代码将非常难懂 2:join如果太多,对于这条sql 的索引优化将会变得更难 3:join的sql复杂,可读性差,同时由于sql复杂,很难被mysql缓存 4:分开查询的sql

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