mysql连表操作是先连表还是先查询条件

一、总结

一句话总结：

连表操作时：先根据查询条件和查询字段确定驱动表，确定驱动表之后就可以开始连表操作了，然后再在缓存结果中根据查询条件找符合条件的数据

1、mysql连表中的驱动表如何选择？

在对最终结果集没影响的前提下，优先选择结果集最小的那张表作为驱动表。

2、mysql查询表的时候的预估结果集如何计算？

每行查询字节数 * 预估的行数 = 预估结果集

3、通过where预估结果行数，遵循哪些规则（每行查询字节数 * 预估的行数 = 预估结果集）？

如果where里没有相应表的筛选条件，无论on里是否有相关条件，默认为全表

如果where里有筛选条件，但是不能使用索引来筛选，那么默认为全表

如果where里有筛选条件，而且可以使用索引，那么会根据索引来预估返回的记录行数

4、a和c数据表如何，查询select a.,c. from a join c on a.a2=c.c2 where a.a1>5 and c.c1>5; 为何是以字段数多的c表做驱动表？

|||-begin

create table a(a1 int primary key, a2 int ,index(a2));          --双字段都有索引

create table c(c1 int primary key, c2 int ,index(c2), c3 int);  --双字段都有索引

|||-end

用a做驱动表需要回查：因为通过已知的c.c2无法得到c.*，需要根据c表的主键再次回查c表

如果select的字段是a.*,c.c2的话就可以直接用a表做驱动表，此时不需要回查c表

如果用a作为驱动表，通过索引c2关联到c表，那么还需要再回表查询一次，因为仅仅通过c2获取不到c.*的数据，还需要通过c2上的主键c1再查询一次。而上一个sql查询的是c2，不需要额外查询。同时因为a表只有两个字段，通过a2索引能够直接获得a.*,不需要额外查询。

5、两表关联查询的内在逻辑是怎样的？

嵌套循环连接：mysql表与表之间的关联查询使用Nested-Loop join算法，顾名思义就是嵌套循环连接

在使用索引关联的情况下，有Index Nested-Loop join和Batched Key Access join两种算法；

在未使用索引关联的情况下，有Simple Nested-Loop join和Block Nested-Loop join两种算法；

mysql表与表之间的关联查询使用Nested-Loop join算法，顾名思义就是嵌套循环连接，但是根据场景不同可能有不同的变种：比如Index Nested-Loop join，Simple Nested-Loop join,Block Nested-Loop join, Betched Key Access join等。

6、驱动表一般怎么选（带索引）（人为的直观）？

where条件里的表：一般在where条件里面的那个表就是驱动表，where条件里面我们一般找的索引，所以会导致（每行查询字节数 * 预估的行数 = 预估结果集）公式里面的预估的行数非常小

7、连表（连接表的外键有索引）操作的具体操作步骤是怎样的（循环操作）？

1、从驱动表中取出一条符合要求的数据

2、回表：通过这条数据然后通过索引找到关联表中的数据（如果只需要where条件里面的字段就不需要这步回表操作）

3、数据加入缓存

8、连表操作的具体操作步骤给我们的启示是什么？

不仅主键使用索引，外键肯定一定要使用索引，where条件里面的那些字段最好都用上索引

二、Mysql多表连接查询的执行细节（一）

转自或参考：Mysql多表连接查询的执行细节（一）
https://blog.csdn.net/qq_27529917/article/details/87904179

先构建本篇博客的案列演示表：

create table a(a1 int primary key, a2 int ,index(a2));  		--双字段都有索引

create table c(c1 int primary key, c2 int ,index(c2), c3 int);  --双字段都有索引

create table b(b1 int primary key, b2 int);						--有主键索引

create table d(d1 int, d2 int); 								--没有索引

insert into a values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(10,10);

insert into b values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(10,10);

insert into c values(1,1,1),(2,4,4),(3,6,6),(4,5,5),(5,3,3),(6,3,3),(7,2,2),(8,8,8),(9,5,5),(10,3,3);

insert into d values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(10,10);

驱动表如何选择？

驱动表的概念是指多表关联查询时，第一个被处理的表，使用此表的记录去关联其他表。驱动表的确定很关键，会直接影响多表连接的关联顺序，也决定了后续关联时的查询性能。

驱动表的选择遵循一个原则：在对最终结果集没影响的前提下，优先选择结果集最小的那张表作为驱动表。改变驱动表就意味着改变连接顺序，只有在不会改变最终输出结果的前提下才可以对驱动表做优化选择。在外连接情况下，很多时候改变驱动表会对输出结果有影响，比如left join的左边表和right join的右边表，驱动表选择join的左边或者右边最终输出结果很有可能会不同。

用结果集来选择驱动表，那结果集是什么？如何计算结果集？mysql在选择前会根据where里的每个表的筛选条件，相应的对每个可作为驱动表的表做个结果记录预估，预估出每个表的返回记录行数，同时再根据select里查询的字段的字节大小总和做乘积：

	每行查询字节数 * 预估的行数 = 预估结果集

通过where预估结果行数，遵循以下规则：

如果where里没有相应表的筛选条件，无论on里是否有相关条件，默认为全表
如果where里有筛选条件，但是不能使用索引来筛选，那么默认为全表
如果where里有筛选条件，而且可以使用索引，那么会根据索引来预估返回的记录行数

我们以上述创建的表为基础，用如下sql作为案列来演示：

select a.*,c.c2 from a join c on a.a2=c.c2 where a.a1>5 and c.c1>5;

通过explain查看其执行计划：

explain显示结果里排在第一行的就是驱动表，此时表c为驱动表。

如果将sql修改一下，将select 里的条件c.c2 修改为 c.* ：

select a.*,c.* from a join c on a.a2=c.c2 where a.a1>5 and c.c1>5;

通过explain查看其执行计划：

此时驱动表还是c，按理来说 c.* 的数据量肯定是比 a.*大的，似乎结果集大小的规则在这里没有起作用。

此情形下如果用a作为驱动表，通过索引c2关联到c表，那么还需要再回表查询一次，因为仅仅通过c2获取不到c.*的数据，还需要通过c2上的主键c1再查询一次。而上一个sql查询的是c2，不需要额外查询。同时因为a表只有两个字段，通过a2索引能够直接获得a.*,不需要额外查询。

综上所述，虽然使用c表来驱动，结果集大一些，但是能够减少一次额外的回表查询，所以mysql认为使用c表作为驱动来效率更高。

结果集是作为选择驱动表的一个主要因素，但不是唯一因素。

2 . 两表关联查询的内在逻辑是怎样的？

在使用索引关联的情况下，有Index Nested-Loop join和Batched Key Access join两种算法；
在未使用索引关联的情况下，有Simple Nested-Loop join和Block Nested-Loop join两种算法；

我们先来看有索引的情形，使用的是博客刚开始时建立的表，sql如下：

select a.*,c.* from a join c on a.a2=c.c2 where a.a1>4;

通过explain查看其执行计划：

首先根据第一步的逻辑来确定驱动表a，然后通过a.a1>4，a.来查询一条记录a1=5，将此记录的c2关联到c表，取得c2索引上的主键c1，然后用c1的值再去聚集索引上查询c.*，组成一条完整的结果，放入net buffer，然后再根据条件a.a1>4，a. 取下一条记录，循环此过程。过程图如下：

通过索引关联被驱动表，使用的是Index Nested-Loop join算法，不会使用msyql的join buffer。根据驱动表的筛选条件逐条地和被驱动表的索引做关联，每关联到一条符合的记录，放入net-buffer中，然后继续关联。此缓存区由net_buffer_length参数控制，最小4k,最大16M,默认是1M。如果net-buffer满了，将其发送给client，清空net-buffer，继续上一过程。

通过上述流程知道，驱动表的每条记录在关联被驱动表时，如果需要用到索引不包含的数据时，就需要回表一次，去聚集索引上查询记录，这是一个随机查询的过程。每条记录就是一次随机查询，性能不是非常高。mysql对这种情况有选择的做了优化，将这种随机查询转换为顺序查询，执行过程如下图：

此时会使用Batched Key Access join 算法，顾名思义，就是批量的key访问连接。

逐条的根据where条件查询驱动表，将符合记录的数据行放入join buffer，然后根据关联的索引获取被驱动表的索引记录，存入read_rnd_buffer。join buffer和read_rnd_buffer都有大小限制，无论哪个到达上限都会停止此批次的数据处理，等处理完清空数据再执行下一批次。也就是驱动表符合条件的数据可能不能够一次处理完，而要分批次处理。

当达到批次上限后，对read_rnd_buffer里的被驱动表的索引按主键做递增排序，这样在回表查询时就能够做到近似顺序查询：

如上图，左边是未排序前的随机查询示意图，右边是排序后使用MRR(Multi-Range Read)的顺序查询示意图。

因为mysql的InnoDB引擎的数据是按聚集索引来排列的，当对非聚集索引按照主键来排序后，再用主键去查询就使得随机查询变为顺序查询，而计算机的顺序查询有预读机制，在读取一页数据时，会向后额外多读取最多1M数据。此时顺序读取就能排上用场。

BKA算法在需要对被驱动表回表的情况下能够优化执行逻辑，如果不需要会表，那么自然不需要BKA算法。

如果要使用 BKA 优化算法的话，你需要在执行 SQL 语句之前先设置：

set optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';

前两个参数的作用是要启用 MRR（Multi-Range Read）。这么做的原因是，BKA 算法的优化需要依赖于MRR，官方文档的说法，是现在的优化器策略，判断消耗的时候，会更倾向于不使用 MRR，把 mrr_cost_based 设置为 off，就是固定使用 MRR 了。）

最后再用explain查看开启参数后的执行计划：

上述都是有索引关联被驱动表的情况，接下来我们看看没有索引关联被驱动表的情况。

没有使用索引关联，那么最简单的Simple Nested-Loop join，就是根据where条件，从驱动表取一条数据，然后全表扫面被驱动表，将符合条件的记录放入最终结果集中。这样驱动表的每条记录都伴随着被驱动表的一次全表扫描，这就是Simple Nested-Loop join。

当然mysql没有直接使用Simple Nested-Loop join，而是对其做了一个优化，不是逐条的获取驱动表的数据，而是多条的获取，也就是一块一块的获取，取名叫Block Nested-Loop join。每次取一批数据，上限是达到join buffer的大小，然后全表扫面被驱动表，每条数据和join buffer里的所有行做匹配，匹配上放入最终结果集中。这样就极大的减少了扫描被驱动表的次数。

BNL(Block Nested-Loop join) 和 BKA(Batched Key Access join)的流程有点类似，但是没有read_rnd_buffer这个步骤。

示例sql如下：

select a.*, d.* from a join d on a.a2=d.d2  where a.a1>7;

用explain查看其执行计划：

3 . 多表连接如何执行？是先两表连接的结果集然后关联第三张表，还是一条记录贯穿全局？

其实看连接算法的名称：Nested-Loop join，嵌套循环连接，就知道是多表嵌套的循环连接，而不是先两表关联得出结果，然后再依次关联的形式，其形式类似于下面这样：

for row1 in table1 filtered by where{

	for row2 in table2 associated by table1.index1 filtered by where{

		for row3 in table3 associated by table2.index2 filtered by where{

			put into net-buffer then send to client;

		}

	}

}

对于不同的join方式，有下列情况：

Index Nested-Loop join：

sql如下：

select a.*,b.*,c.* from a join c on a.a2=c.c2 join b on c.c2=b.b2 where b.b1>4;

通过explain查看其执行计划：

其内部执行流程如下：

执行前mysql执行器会确定好各个表的关联顺序。首先通过where条件，筛选驱动表b的第一条记录b5，然后将用此记录的关联字段b2与第二张表a的索引a2做关联，通过Btree定位索引位置，匹配的索引可能不止一条。当匹配上一条，查看where里是否有a2的过滤条件且条件是否需要索引之外的数据，如果要则回表，用a2索引上的主键去查询数据，然后做判断。通过则用join后的信息再用同样的方式来关联第三章表c。

Block Nested-Loop join 和 Batched Key Access join : 这两个关联算法和Index Nested-Loop join算法类似，不过因为他们能使用join buffer，所以他们可以每次从驱动表筛选一批数据，而不是一条。同时每个join关键字就对应着一个join buffer，也就是驱动表和第二张表用一个join buffer，得到的块结果集与第三章表用一个join buffer。

本篇博客主要就是讲述上述三个问题，如何确定驱动表，两表关联的执行细节，多表关联的执行流程。