24.join算法/锁_1
一. JOIN算法
1.1. JOIN 语法
mysql> select * from t4;
+---+------+
| a | b |
+---+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 11 |
| 3 | 12 |
| 5 | 50 |
+---+------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from t5;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 2 | 2 |
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
--
-- 语法一
--
mysql> select * from t4, t5 where t4.a=t5.a;
+---+------+------+------+
| a | b | a | b |
+---+------+------+------+
| 2 | 11 | 2 | 2 |
+---+------+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from t4, t5 where t4.a=t5.a;
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t5 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | Using where |
| 1 | SIMPLE | t4 | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | burn_test.t5.a | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
--
-- 语法二
--
mysql> select * from t4 inner join t5 on t4.a=t5.a;
+---+------+------+------+
| a | b | a | b |
+---+------+------+------+
| 2 | 11 | 2 | 2 |
+---+------+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from t4 inner join t5 on t4.a=t5.a;
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t5 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | Using where |
| 1 | SIMPLE | t4 | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | burn_test.t5.a | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
--
-- 语法三
--
mysql> select * from t4 join t5 on t4.a=t5.a;
+---+------+------+------+
| a | b | a | b |
+---+------+------+------+
| 2 | 11 | 2 | 2 |
+---+------+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from t4 join t5 on t4.a=t5.a;
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t5 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | 100.00 | Using where |
| 1 | SIMPLE | t4 | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | burn_test.t5.a | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+--------+---------------+---------+---------+----------------+------+----------+-------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
通过上述的 EXPLAIN 可以得知,三种 JOIN 语法在执行 性能 和 效果 上都是 一样 的。
1.2. JOIN算法
• nsted_loop join 1. simple nested-loop join
2. index nested-loop join
3. block nested-loop join
1.2.1. simple nested loop join
simple nested_loog join 算法可以理解成 两个for循环 ,外循环走一次,内循环走N次(N=外循环的次数)
其算法伪代码如下:
For each row r in R do # 扫描R表
Foreach row s in S do # 扫描S表
If r and s satisfy the join condition # 如果r和s满足join条件
Then output the tuple # 那就输出结果集
1. R 表,该表只扫描了一次;
2. S 表,该表扫面了 count(R) 次;
3. 该方法相当于是一个笛卡尔积,实际上数据库 不会使用 该算法;
1.2.2. index nested loop join
index nested_loop join 算法是将 外表扫描一次 ,内表不会直接去扫描,而是查找 内表 相应的 索引 的方式,和外表的记录进行匹配
For each row r in R do # 扫描R表
lookup s in S index # 查询S表的索引(固定3~4次IO, B+树高度)
if found s == r # 如果 r匹配了索引s
Then output the tuple # 输出结果集
1. S表上有索引
2. 扫描R表,将R表的记录和S表中的索引进行匹配
3. R表上可以没有索引
4. 优化器倾向使用 记录数少 的表作为外表(又称驱动表)
如果数据量大,index nested loop join的成本也是高的,尤其是在二级索引的情况下,需要大量的回表操作
1.2.3. block nested loop join
block nested loop join 将外表中的 需要join匹配的列 (不是完整的记录)暂时保存在一块内存( join buffer )中,让后将这块内存中的数据和内表进行匹配(内表只扫描一次)
block nested loop join 可被用于联接的是ALL,index,range的类型
For each tuple r in R do
store used columns as p from R in join buffer # 将部分或者全部R的记录保存到 join buffer中,记为p
For each tuple s in S do
If p and s satisfy the join condition # p 与 s满足join条件
Then output the tuple # 输出为结果集
block nested loop join 与 simple nested loop join 相比,多了一个 join buffer
mysql> show variables like "%join%buffer%";
+------------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-----------+
| join_buffer_size | 134217728 | -- 128M,默认是256K
+------------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec) join buffer 用的不是Buffer Pool中的内存,而是 线程级别 的内存。
可以通过explain查看执行计划,并通过 join条件字段 的大小,来预估 join_buffer_size 的大小。
注意:
增大join_buffer_size 进行优化的前提是 没有使用index ,如果使用了index,根本 不会 使用block nested join算法
1.2.4. block join与simple join比较
• 外表A : a b c
• 内表B : 1 2 3 4
这里作为演示,将A表的数据都放进了join buffer中,如果join buffer中一次性 放不下 A表的数据,那 B表 还是要被 扫描多次 ;
假设A表有 1000W 条数据,join buffer能存放 10W 条数据,那B表需要被扫描 100 次
1.2.6. MariaDB中的hash join算法
MySQL 目前 不支持 hash join
MariaDB 中的 hash join 算法是在 block join 基础之上,根据join buffer中的对象创建哈希表,内表通过哈希算法进行查找,减少内外表扫描的次数,提升join的性能
MariaDB中的hash join问题是,优化器默认 不会 去选择hash join算法
set join_cache_level = 4;
set optimizer_switch='join_cache_hashed=on';
设置两个变量后,MariaDB将 强制 使用hash算法,无法智能判断
1.2.7. BKA join(batched key access join)
通过上图可以知道,在index join的基础上,增加MRR的功能,先对索引进行排序,然后批量获取聚集索引中的记录
由于使用了MRR的功能,所以默认该join算法也是不会被使用到的
set optimizer_switch='mrr_cost_based=off';
-- 方法一
mysql> SET optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on'; -- 在session中打开BKA特性
mysql> explain SELECT * FROM part, lineitem WHERE l_partkey=p_partkey AND p_retailprice>3000\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: part
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: PRIMARY
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 195802
filtered: 33.33
Extra: Using where
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: lineitem
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: i_l_suppkey_partkey,i_l_partkey
key: i_l_partkey
key_len: 5
ref: dbt3.part.p_partkey
rows: 27
filtered: 100.00
Extra: Using join buffer (Batched Key Access) -- 使用了BKA
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
-- 方法二
mysql> SET optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=on,batched_key_access=off'; -- 在session中关闭BKA特性
mysql> explain SELECT /*+ BKA(lineitem)*/ * FROM part, lineitem WHERE l_partkey=p_partkey AND p_retailprice>2050\G -- 使用/*+ BKA(tablename)*/ 的语法,强制使用BKA特性
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: part
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: PRIMARY
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 195802
filtered: 33.33
Extra: Using where
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: lineitem
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: i_l_suppkey_partkey,i_l_partkey
key: i_l_partkey
key_len: 5
ref: dbt3.part.p_partkey
rows: 27
filtered: 100.00
Extra: Using join buffer (Batched Key Access) -- 使用了BKA
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
二. 锁(一)
2.1. 锁的介绍
• 什么是锁
◦ 对共享资源进行并发访问
◦ 提供数据的完整性和一致性
• 每个数据库的锁的实现完全不同
◦ MyISAM表锁
◦ InnoDB行锁(与Oracle的行锁不同)
◦ MSSQL 行级锁 with 锁升级
• latch
◦ mutex
◦ rw-lock
latch 是针对程序内部的资源(比如:全局变量)的锁的定义,而这里的 lock 针对的是数据库的 事物
lock 由 latch 来保证和实现
2.2. 锁的查看
mysql> show engine innodb mutex; -- 主要给内核开发人员给予帮助
+--------+-----------------------------+-----------+
| Type | Name | Status |
+--------+-----------------------------+-----------+
| InnoDB | rwlock: dict0dict.cc:1184 | waits=2 |
| InnoDB | rwlock: log0log.cc:785 | waits=21 |
| InnoDB | sum rwlock: buf0buf.cc:1379 | waits=138 |
+--------+-----------------------------+-----------+
3 rows in set (0.01 sec)
2.3. 锁的类型
1. S 行级共享锁
2. X 行级排它锁锁
3. IS
4. IX
5. AI 自增锁
三. MRR补充
mysql> show variables like "%optimizer_switch%"\G
*************************** 1. row ***************************
Variable_name: optimizer_switch
Value: index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_cost_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on,use_in
dex_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from employees where hire_date >= '1991-01-01'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: employees
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: idx_date
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 298124
filtered: 50.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select /*+ MRR(employees)*/ * from employees where hire_date >= '1991-01-01'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: employees
partitions: NULL
type: range
possible_keys: idx_date
key: idx_date
key_len: 3
ref: NULL
rows: 149062
filtered: 100.00
Extra: Using index condition; Using MRR
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
如果强制开启MRR,那在某些SQL语句下,性能可能会变差;因为 MRR需要排序 ,假如排序的时间超过直接执行的时间,那性能就会降低。
optimizer_switch 可以是全局的,也可以是会话级的。
24.join算法/锁_1的更多相关文章
- 使用map端连接结合分布式缓存机制实现Join算法
前面我们介绍了MapReduce中的Join算法,我们提到了可以通过map端连接或reduce端连接实现join算法,在文章中,我们只给出了reduce端连接的例子,下面我们说说使用map端连接结合分 ...
- 【趣味分享】C#实现回味童年的24点算法游戏
一.24点游戏玩法规则效果展示 1.初始化界面 2.开始游戏界面 3.游戏超时界面 4.查看答案界面 5.答对界面 6.答错界面 7.计算表达式的验证界面 8.一副牌算完开始新一副牌界面 到这里24点 ...
- MySQL Nested-Loop Join算法学习
不知不觉的玩了两年多的MySQL,发现很多人都说MySQL对比Oracle来说,优化器做的比较差,其实某种程度上来说确实是这样,但是毕竟MySQL才到5.7版本,Oracle都已经发展到12c了,今天 ...
- 1110Nested Loop Join算法
转自 http://blog.csdn.net/tonyxf121/article/details/7796657 join的实现原理 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通 ...
- java 24点算法实现
最近闲来无事,突然怀念起小时候和堂兄表姐们经常玩24点游戏,于是就琢磨着是不是开发一个安卓手机版本.然后上网上一搜,发现已经被别人给开发烂了啊.不过这只能说明这个小游戏要想赚广告费很难了,但是拿来锻炼 ...
- 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 ...
- HASH JOIN算法
哈希连接(HASH JOIN) 前文提到,嵌套循环只适合输出少量结果集.如果要返回大量结果集(比如返回100W数据),根据嵌套循环算法,被驱动表会扫描100W次,显然这是不对的.看到这里你应该明白为 ...
- python实现算24的算法
1.介绍 给定4个整数,数字范围在1-13之间,任意使用 + - * / ( ) ,构造出一个表达式,使得最终结果为24,这就是常见的算24的游戏.本文介绍用Python语言实现的两种方式.2.实现思 ...
- MySQL Join算法与调优白皮书(一)
正文 Inside君发现很少有人能够完成讲明白MySQL的Join类型与算法,网上流传着的要提升Join性能,加大变量join_buffer_size的谬论更是随处可见.当然,也有一些无知的PGer攻 ...
随机推荐
- 利用纯粹的CSS3替代小图标---向右箭头
1.向右的箭头> . 看到很多网站里面向右的箭头都是图片代替的,但是为了网站的性能,我们一般的原则是能够避免使用图片的尽量不用图片 比如看下携程个人中心首页面,向右的箭头 其实现思路是这样 ...
- POJ-3436 ACM Computer Factory(网络流EK)
As you know, all the computers used for ACM contests must be identical, so the participants compete ...
- js常见的排序算法
最近面试可能会问这些 1,插入排序 function sort(elements){ var res =[elements[0]]; for (var i = 0; i < elements.l ...
- js 获取 url 参数
/** * 根据页面地址获取所有参数对象 * @return Object{} 返回所有参数 * ------------------------------ * 根据页面地址获取指定参数对象 * @ ...
- 洛谷P1117 优秀的拆分
题意:求一个字符串中有多少形如AABB的子串. 解:嗯...我首先极度SB的想了一个后缀自动机套线段树启发式合并的做法,想必会TLE. 然后跑去看题解,发现实在是妙不可言... 显然要对每个位置求出向 ...
- C#面向对象中类的继承和扫描顺序和接口
1. 类的分类:普通基类.抽象基类(abstract class)1. 类的扫描顺序:a.先近后远 b.(向上扫描)以谁身份声明的变量就在谁身上开始扫描, 2. 扫描的特殊情况:普通基类 ...
- pthread_create()
pthread_create()创建的线程没有执行,试了好几遍.非常郁闷.后来发现主线程没有睡眠,新创建的线程还没来的及执行主线程就退出了,所以没有执行.
- Day034--Python--锁, 信号量, 事件, 队列, 生产者消费者模型, joinableQueue
进程同步: 1. 锁 (重点) 锁通常被用来实现对共享资源的同步访问.为每一个共享资源创建一个Lock对象,当你需要访问该资源时,调用acquire方法来获取锁对象(如果其它线程已经获得了该锁, ...
- echart折线区域图
在引入echart区域折线图时,没有出现对应的区域图 当发现引入下面代码到自己的代码中并没有对应的区域图 option = { xAxis: { type: 'category', boundaryG ...
- 关于python类变量和实例变量
今天在看python的类和实例的时候,突然发现了一个以前遗漏的点,也就是类变量和实例变量.首先需要理解一下类变量和实例变量的概念. 类全局变量:在类中定义,对类和由类生成的实例生效,如果通过方法对类变 ...