MySQL的JOIN到底是怎么玩的
高手回答
在MySQL中，查詢操作通常會涉及到聯結不同表格，而JOIN命令則在這一過程中扮演了關鍵角色。在JOIN操作中，我們通常會使用三種不同的方式，分別是內連接、左連接以及右連接。
- INNER JOIN（內連接，或稱為等值連接）：此操作獲取了兩個表中字段相互匹配的記錄，實質上是取得了這兩個表的交集部分。
- LEFT JOIN（左連接）：相較于內連接，左連接獲取了左表格的所有記錄，即便在右表格中可能沒有對應的匹配記錄。這樣，查詢結果將包含兩個表格的交集部分，以及左表格中的所有數據。
- RIGHT JOIN（右連接）：右連接與左連接相反，它主要用于獲取右表格中的所有記錄，即便在左表格中找不到對應的匹配數據。因此，RIGHT JOIN同樣會取得兩個表格的交集部分，以及右表格中的所有數據。
在實施JOIN操作時，還常常會搭配上關鍵字ON，用以明確指定關聯查詢的一些條件。
嵌套循環算法
MySQL通常采用嵌套循環（Nested-Loop Join）的方法來執行關聯查詢，具體而言，主要包括簡單嵌套循環連接（Simple Nested Loop Join）、塊狀嵌套循環連接（Block Nested Loop Join）和索引嵌套循環連接（Index Nested Loop Join）這三種算法。
然而，這三種算法的效率均未能達到特別的高水平。
- 簡單嵌套循環：該算法直截了當，通過全面掃描連接兩張表來進行逐一數據比對，因此其復雜度可以被視為N*M，其中N是驅動表的數量，而M是被驅動表的數量。
- 索引嵌套循環：如果內循環表中的字段具有索引，索引嵌套循環會利用該索引來查詢數據。由于索引是基于B+樹的，因此復雜度近似為N*logM。
- 塊狀嵌套循環：這種算法引入了一個緩沖區（Buffer），它會提前將外循環的一部分結果存放在JOIN BUFFER中，然后內循環中的每一行都與整個緩沖區中的數據進行比較。盡管比較次數仍為N*M，但由于JOIN BUFFER是基于內存的，因此效率大大提高。
盡管MySQL已經盡力優化這些算法，但這幾種算法的復雜度仍然相對較高。這也是為何不建議在數據庫中頻繁進行多表JOIN的原因。隨著表格數量和數據量的增加，JOIN操作的效率會指數級下降。
當無法使用JOIN進行關聯查詢時，可以考慮使用子查詢、臨時表或者聯合查詢等方式來實現相同的查詢需求。
如果不能通過數據庫做關聯查詢，那么需要查詢多表的數據的時候要怎么做呢？
主要有兩種做法：
- 在內存中自己做關聯，即先從數據庫中把數據查出來之后，我們在代碼中再進行二次查詢，然后再進行關聯。
- 數據冗余，那就是把一些重要的數據在表中做冗余，這樣就可以避免關聯查詢了。
- 寬表，就是基于一定的join關系，把數據庫中多張表的數據打平做一張大寬表，可以同步到ES或者干脆直接在數據庫中直接查都可以
若無法通過數據庫進行關聯查詢，處理涉及多表數據的情況，常見的做法有兩種：
- 在內存中自行關聯：首先從數據庫中檢索數據，然后在程序中執行第二次查詢，隨后進行關聯操作。
- 數據冗余：通過在表中存儲一些重要數據的冗余副本，可以避免進行關聯查詢。
- 寬表設計：基于一定的連接關系，將數據庫中多個表的數據打平形成一個龐大的寬表，這個寬表可以同步到Elasticsearch（ES），或者直接在數據庫中進行查詢操作。
MySQL的Hash Join是什么？
在MySQL 8.0中新增的 Hash Join 算法是一種用于多表連接的算法。在此之前，MySQL通常使用嵌套循環（Nested-Loop Join）的方法來執行關聯查詢，然而嵌套循環算法在性能方面并不理想。因此，引入了 Hash Join 算法，旨在優化 Nested-Loop Join 的性能表現。
所謂的 Hash Join 實際上底層利用了哈希表。
Hash Join 是針對等值連接場景的優化方法，其基本原則是將驅動表的數據加載到內存中，并構建哈希表，這樣只需遍歷一次非驅動表，然后通過哈希查找在哈希表中尋找匹配的行，就能完成連接操作。
舉個例子：
在上述的 left join SQL 中，在進行 Hash Join 過程時，主要包括兩個步驟：構建和探測。
在構建階段中，如果優化器經過優化選擇了 employee 作為驅動表，那么就會將該驅動表的數據構建到哈希表中：
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在探測階段，當從 company 表中取出記錄后，會到哈希表中查詢匹配的數據，然后進行聚合操作。
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需要注意的是，上述提到的哈希表是存在于內存中的。然而，內存是有限的（受到 join_buffer_size 的限制）。那么，如果內存無法容納驅動表的數據怎么處理呢？那就不得不說一說基于磁盤的Hash Join了。
基于磁盤的Hash Join
基于磁盤的哈希連接
當驅動表中的數據量較大，無法一次性加載到內存中時，就需要考慮將數據存儲在磁盤上。通過將哈希表的部分內容存儲在磁盤上，可以分批加載和處理數據，減少對內存的需求。
在這種算法中，為了避免一個大型哈希表無法完全存儲在內存中，可以采用分表的方法來解決。即通過哈希算法將驅動表分割成多個片段，并將臨時分片寫入磁盤。
這意味著將一個驅動表拆分成多個哈希表，并分別存儲在磁盤上。
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接下來是進行連接操作，在這個過程中，對被驅動表也會使用相同的哈希算法進行分區，以確定在哪個分區中。在確定分區后，首先要確認該分區是否已經被加載到內存中，如果已加載，則可以直接在內存中的哈希表中查找匹配的行。
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如果哈希值對應的分區尚未加載到內存中，則需要從磁盤上讀取該分區的數據到內存中的哈希表，并進行匹配。
這樣不斷重復進行，直至完成所有數據的連接操作，然后返回結果集。
