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MySQL怎么優(yōu)化無索引的join,很多新手對(duì)此不是很清楚,為了幫助大家解決這個(gè)難題,下面小編將為大家詳細(xì)講解,有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下,希望你能有所收獲。
MySQL Join 你用過嗎?你知道其中的原理嗎?
現(xiàn)在有張 user 表,這個(gè) user 表很簡單,一個(gè)主鍵 id,也就是我們的用戶 id,還有個(gè) name 字段,很明顯就是用戶的姓名。
這時(shí)候還有一張 user_info 表,這個(gè) user_info 表存的是用戶的一些其他信息,有 user_id 代表用戶的 id,還有個(gè) account 代表用戶的存款。
如果要查出所有用戶的姓名和存款,我們可以這樣查:
data = select * from user; for (i=0;i<len(data);i++) { info = select account from user_info where user_id= data[i].user_id }
這種方式最直觀,先通過 user 表拿到所有的用戶信息,然后根據(jù)連接鍵 user_id 去 user_info 表里查詢對(duì)應(yīng)的 account,這樣就能得到想要的數(shù)據(jù),但是這種方式幾個(gè)問題:
第一次全表掃描 user 表需要一次網(wǎng)絡(luò)通信,假設(shè) user 表的數(shù)據(jù)量是n。
然后循環(huán)查詢 user_info 表,這里需要 n 次網(wǎng)絡(luò)通信
因此一共需要 n+1 次網(wǎng)絡(luò)通信,如果使用的是長連接,還能省去 3 次握手的時(shí)間,如果是短連接,整體的開銷會(huì)更大。
其次如果 user_id 沒有索引,那么整體更傷,假設(shè) user_info 一共有 m 條數(shù)據(jù),那么掃描的次數(shù)是怎么算的呢?
首先 user 表是全表掃,一共需要查詢 n 次。
由于 user_info 表的 user_id 沒有索引,那么每次查詢等于都是全表掃,總共需要 n*m 次。
因此這種查詢的方式一共需要掃描 n+n*m 次。當(dāng)然一般不會(huì)出現(xiàn) user_id 沒有索引的情況,在 user_id 有索引的時(shí)候,可以根據(jù)索引快速定位到我們的目標(biāo)數(shù)據(jù),并不需要全表掃描,因此總共需要掃描的行數(shù)為 n+m 次。
一般對(duì)于這種情況的查詢,我們會(huì)用 join 來做,于是我們的 sql 或許如下:
select a.name,b.account from user a left join user_info b on a.id=b.user_id
首先從網(wǎng)絡(luò)通信上來說,總體只需要一次通信,至于 MySQL 內(nèi)部怎么處理數(shù)據(jù),怎么把我們想要的數(shù)據(jù)返回回來是它內(nèi)部的事。
其次我們來看看這種 join 方式的原理:
從 user 表掃描一條數(shù)據(jù),然后去 user_info 表中匹配
在連接鍵 user_id 有索引的情況下,可以利用索引快速匹配
然后把 user 表中的 name 和 user_info 表中的 account 作為結(jié)果集的一部分返回回去
重復(fù) 1-3 步驟,直至 user 表掃描完畢,數(shù)據(jù)全部返回。
其中第三步驟,每次組合一條數(shù)據(jù)的時(shí)候,并不是立馬返回給客戶端,這樣效率太低,其實(shí)是有緩沖區(qū)的,也就是先把數(shù)據(jù)放在緩沖區(qū)中,等緩沖區(qū)滿了,一次性響應(yīng)給客戶端可以大大提升效率。
從原理來看和上面的遍歷查詢差不多,主要不同的是,客戶端不需要和服務(wù)端多次通信。
以上說的還是連接鍵有索引的,我們來看看連接鍵沒有索引的情況,這時(shí)候你通過 explain 來看 MySQL 的執(zhí)行計(jì)劃,你會(huì)發(fā)現(xiàn)其中 user_info 的 extra 字段中會(huì)提示這個(gè):
Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)
這是什么意思呢?
因?yàn)闆]有索引,所以每次去 user 表得到一條數(shù)據(jù)的時(shí)候,肯定是要再到 user_info 表做全表掃描,這個(gè)掃描的成本我們上面也提到了,就是 n+n*m=n(1+m),因此這個(gè)時(shí)間復(fù)雜度是和 n 成正比的,這也是為什么我們一般推薦「小表驅(qū)動(dòng)大表」的方式。
但是如果我們按照這個(gè)方式來做 join,未免開銷太大了,太耗時(shí)了,于是還是沿用老套路,也就是用個(gè)臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū),也就是 extra 中的 join buffer
,有了這個(gè) join buffer 后,首先會(huì)把 user 表的數(shù)據(jù)放進(jìn)去,然后掃描 user_info 表,每掃描一行數(shù)據(jù),就和 join buffer 中的每一行 user 數(shù)據(jù)匹配,如果匹配上了,也就是我們要的結(jié)果,因?yàn)?user_info 表有 m 條數(shù)據(jù),因此需要判斷 n*m 次,咦!這個(gè)也沒減少呀,還是和上面的一樣。其實(shí)不一樣,這里的 m 條數(shù)據(jù)其實(shí)每次都是和內(nèi)存中的 n 條數(shù)據(jù)做匹配的,并非磁盤,內(nèi)存的速度不用多說。
聰明的讀者可能會(huì)發(fā)現(xiàn),如果 user 表的數(shù)據(jù)很多,join buffer 能放得下嗎?
+------------------+--------+ | Variable_name | Value | +------------------+--------+ | join_buffer_size | 262144 | +------------------+--------+
buffer 默認(rèn)是 256K,多的話確實(shí)放不下,放不下的話,怎么辦?其實(shí)也很簡單,分段放即可,當(dāng)讀 user 表的數(shù)據(jù)占滿 buffer 的時(shí)候,就不放了,然后直接和 user_info 做匹配,邏輯還是同上,在 buffer 的數(shù)據(jù)處理完之后,就清空它,接著上次的位置繼續(xù)讀入數(shù)據(jù),再次重復(fù)同樣的邏輯,直至數(shù)據(jù)讀完。
雖說連接鍵沒有索引的時(shí)候,會(huì)通過 join buffer 來優(yōu)化速度,但是現(xiàn)實(shí)中,還是建議大家盡量要保證連接鍵有索引。
把行數(shù)最小的作為主表,然后去join行數(shù)多的,這樣對(duì)于索引而言掃描的行數(shù)會(huì)少很多
在join之后On的條件,類型不同是無法走索引的,也就是說如果on A.id = B.id,雖然A表和B表的id都設(shè)置了索引,但是A表的id是Int,而B表的id是varchar,則無法走索引
字符編碼也會(huì)導(dǎo)致無法走索引。字符編碼常見的是utf8和utf8mb4,utf8mb4是可以兼容utf8的,也就是說如果A表是utf8mb4,B表是utf8,則on A.uinstanceid = B. uinstanceid是可以走索引的,但是如果把B表當(dāng)作主表,讓B去join A on B.uinstanceid = A. uinstanceid則無法走索引
在我的項(xiàng)目里,就是上面的字符編碼問題導(dǎo)致的join后沒有走索引
改表和字段的字符編碼,統(tǒng)一成ut8mb4
ALTER TABLE visitor DEFAULT CHARSET utf8mb4; ALTER TABLE visitor CHANGE visitor_id visitor_id varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 NOT NULL DEFAULT '';
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