Extra: Using where; Using join buffer (hash join) 说明使用到了hash join。 虽然hash join适用于等值join,但是MySQL 8.0.20及更高版本中,取消了对等条件的约束,可以全面支持non-equi-join,Semijoin,Antijoin,Left outer join/Right outer join。,MySQL就可以使用到hash join来提升速度,比如下面的语句: 代码语...
Join Buffer 的大小由参数 join_buffer_size 控制,默认为256K。在使用Join Buffer时,如果无法一次性存放所有结果集,他会分多次进行,比如: 1)读取驱动表t1的数据,存放到Join Buffer中,假设,存放400条后,Join Buffer满了,停止读取 2)读取被驱动表t2的数据,每一行数据都与Join Buffer中的数据进行比较,并返回符合条...
在Explain执行计划中,通过Extra信息可以看到使用了哈希连接,如:Using where; Using join buffer (hash join) 总结 MySQL8.0之后高版本中Hash Join的引入对SQL执行路径的优化产生了显著影响,使得MySQL在处理等值Join等场景时性能更优,同时优化器在选择执行路径时也有了更多的灵活性。 时间复杂度说明 Nested Loop Join ...
为了解决这个问题,可以使用以下方法之一: 增加join_buffer_size 的,确保 hash join 可以在内存中完成。 增加open_files_limit的值。 接下来我们比较一下 hash join 和 block nested loop 的性能,首先分别为 t1、t2 和 t3 生成 1000000 条记录: 代码:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码 set join_...
Extra 中的Using join buffer (Block Nested Loop)说明该关联查询使用的是 BNLJ 算法。 上面的sql大致流程是: 将t2 的所有数据放入到join_buffer中 将join_buffer 中的每一条数据,跟表t1中所有数据进行比较 返回满足join 条件的数据 3、Index Nested-Loop Join 算法 ...
把表goods_extend 表中的数据读入缓冲区 join_buffer 中,由于我们这个语句写的是 select * ,因此要把整个表 goods_extend 放入到内存中。 扫描表 goods,把表 goods 中的每行取出来,和 join_buffer 中的数据进行对比,满足 join 条件的,作为结果集的一部分返回。 同simple NLJ 比较 那么为什么 BNL 会比 Simple...
1.JOIN KEY 有索引,主键 2.JOIN KEY 有索引, 二级索引 3.JOIN KEY 无索引 今天主要针对第三种场景来分析,也是就全表扫的场景。 回过头来看看什么是 join_buffer_size? JOIN BUFFER 是 MySQL 用来缓存以上第二、第三这两类 JOIN 检索的一个 BUFFER 内存区域块。一般建议设置一个很小的 GLOBAL 值,完了在...
在Extra列中看到了 Using join buffer ,说明连接操作是基于「Block Nested-Loop Join」算法 Index Nested-Loop Join 了解了「Block Nested-Loop Join」算法之后,可以看到驱动表的每条记录会把被驱动表的所有记录都匹配一遍,非常耗时,能不能提高一下被驱动表匹配的效率呢?
接下来详细看下 JOIN BUFFER 的用法。 那么MySQL 里针对 INNER JOIN 大致有以下几种算法, 1. Nested-Loop Join 翻译过来就是嵌套循环连接,简称 NLJ。 这种是 MySQL 里最简单、最容易理解的表关联算法。 比如,拿语句select * from p1 join p2 using(r1)来说, ...
partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where; Using join buffer (hash join) EXPLAIN ANALYZE also displays information about hash joins used. The hash join is used for queries involving multiple joins as ...