问题：
能不能使用join？
两个大小不同的表，应该用哪个表做驱动表？
为了便于量化分析，我建两个表t1和t2来和你说明。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 CREATE TABLE `t2` ( `id` int (11 ) NOT NULL , `a` int (11 ) DEFAULT NULL , `b` int (11 ) DEFAULT NULL , PRIMARY KEY (`id` ), KEY `a` (`a` ) ) ENGINE =InnoDB ; drop procedure idata;delimiter ;; create procedure idata()begin declare i int ; set i=1 ; while(i<=1000)do insert into t2 values (i, i, i); set i=i+1 ; end while ; end ;;delimiter ; call idata();create table t1 like t2;insert into t1 (select * from t2 where id <=100 )
可以看到，这两个表都有一个主键索引id和一个索引a，字段b上无索引。存储过程idata()往表t2里插入了1000行数据，在表t1里插入的是100行数据。
Index Nested-Loop Join
我们来看一下这个语句：
1 select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.a);
如果直接使用join语句，MySQL优化器可能会选择表t1或t2作为驱动表，这样会影响我们分析SQL语句的执行过程。所以，为了便于分析执行过程中的性能问题，我改用strainght_join让MySQL使用固定的连接方式执行查询，这样优化器只会按照我们指定的方式去join。在这个语句里，t1是驱动表，t2是被驱动表。
现在，我们来看一下这条语句的explain结果。
可以看到，在这条语句里，被驱动表t2的字段a上有索引，join过程用上了这个索引，因此这个语句的执行流程是这样的：
从表t1中读入一行数据R；
从数据行R中，取出a字段到表t2里查找；
取出表t2中满足条件的行，跟R组成一行，作为结果集的一部分；
重复执行步骤1到3，直到表t1的末尾循环结束。
这个过程是先遍历表t1，然后根据从表t1中取出的每行数据中的a值，去表t2中查找满足条件的记录。在形式上，这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似，并且可以用上被驱动表的索引，所以我们称之为"Index Nested-Loop Join"，简称NLJ。
它对应的流程图如下所示：
在这个流程里：
对驱动表t1做了全表扫描，这个过程需要扫描100行；
而对于每一行R，根据a字段去表t2查找，走的是树搜索过程。由于我们构造的数据都是一一对应的，因此每次搜索过程都只扫描一行，也是总共扫描100行；
所以，整个执行流程，总扫描行数是200。
现在我们知道了这个过程，再试着回答一下文章开头的两个问题。
先看第一个问题，能不能使用join？
假设不使用join，那我们就只能单表查询，我们看看上面这条语句的需求，用单表查询怎么实现。
执行select * from t1，查出表t1的所有数据，这里有100行；
循环遍历这100行数据：
从每一行R取出字段a的值$R.a；
执行select * from t2 where a=$R.a；
把返回的结果和R构成结果集的一行。
可以看到，在这个查询过程，也是扫描了200行，但是总共执行了101条语句，比直接join多了100次交互。除此之外，客户端还要自己拼接SQL语句和结果。
显然，这么做还不如直接join好。
我们再来看看第二个问题：怎么选择驱动表 ？
在这个join语句执行过程中，驱动表是走全表扫描，而被驱动表是走数搜索。
假设被驱动表的行数是M。每次在被驱动表查一行数据，要先搜索索引a，再搜索主键索引。每次搜索一棵树近似复杂度是以2为底的M的对数，记为log2M，所以在被驱动表上查一行的时间复杂度是2*log2M。
假设驱动表的行数是N，执行过程就要扫描驱动表N行，然后对于每一行，到被驱动表上匹配一次。
因此整个执行过程，近似复杂度是N+N2 log2M。
显然，N对扫描行数的影响更大，因此应该让小表来做驱动表。
到这里小结一下，通过上面的分析我们得到了两个结论：
使用join语句，性能比强拆成多个单表执行SQL语句的性能要好；
如果使用join语句的话，需要让小表做驱动表。
但是，你需要注意，这个结论的前提是“可以使用被驱动表的索引”。
接下来，我们再看看被驱动表用不上索引的情况。
Simple Nested-Loop Join
现在，我们把SQL语句改成这样：
1 select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.b);
由于表t2的字段b上没有索引，因此再用图2的执行流程时，每次到t2去匹配的时候，就要做一次全表扫描。
你可以设想一下这个问题，继续使用图2的算法，是不是可以得到正确的结果呢？如果只看结果的话，这个算法是正确的，而且这个算法也有一个名字，叫做“Simple Nested-Loop Join”。
但是，这样算来，这个SQL请求就要扫描表t2多达100次，总共扫描100*1000=10万行。
这还只是两个小表，如果t1和t2都是10万行的表（当然了，这也还是属于小表的范围，在现在的硬件条件下，1千万行一下的表都可以认为是小表），就要扫描100亿行，这个算法看上去太“笨重”了。
当然，MySQL也没有使用这个Simple Nested-Loop Join算法，而是使用了另一个叫做“Block Nested-Loop Join"的算法，简称BNL。
Block Nested-Loop Join
这时候，被驱动表上没有可用的索引，算法的流程是这样的：
把表t1的数据读入线程内存join_buffer中，由于我们这个语句中写的是select *，因此是把整个表t1放入了内存；
扫描表t2，把表t2中的每一行取出来，跟join_buffer中的数据作对比，满足join条件的，作为结果集的一部分返回。
这个过程的流程图如下：
对应地，这条SQL语句的explain结果如下所示：
可以看到，在这个过程中，对表t1和t2都做了一次全表扫描，因此总的扫描行数是1100。由于join_buffer是以无序数组的方式组织的，因此对表t2中的每一行，都要做100次判断，总共需要在内存中做得判断次数是：100*1000=10万次。
前面我们说过，如果使用Simple Nested-Loop Join算法进行查询，扫描行数也是10万行。因此，从时间复杂度上来说，这两个算法是一样的。但是，Block Nested-Loop 算法的这10万次判断是内存操作，速度上会快很多，性能也更好。 （原因在这里，我们把小表的数据放到了内存中。而对于Simple Nested-Loop Join算法，是对表t2做了全表扫面，每次拿出一个数据页到内存中，再做判断，这样增加了磁盘IO次数，就比较慢）
接下来，我们来看一下，在这种情况下，应该选择哪个表做驱动表。
假设小表的行数是N，大表的行数是M，那么在这个算法里：
两个表都做一次全表扫描，所以总的扫描行数是M+N；
内存中判断的次数时M*N。
可以看到，调换这两个算式中M和N没差别，因此这时候选择大表还是小表做驱动表，执行耗时是一样的。
然后，你可能马上就会问了，这个例子里表t1才100行，要是t1是一个大表，join_buffer放不下怎么办呢？
join_buffer的大小是由参数join_buffer_size设定的，默认值是256k。如果放不下表t1的所有数据的话，策略很简单，就是分段放。 我把join_buffer_size改成1200，再执行：
1 select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.b);
执行过程就变成了：
扫描表t1，顺序读取数据行放入join_buffer中，放完第88行join_buffer满了，继续第2步；
扫描表t2，把t2中的每一行取出来，跟join_buffer中的数据作对比，满足join条件的，作为结果集的一部分返回；
清空join_buffer;
继续扫描表t1，顺序读取最后的12行数据放入join_buffer中，继续执行第2步。
执行流程图也就变成这样：
图中的步骤4和5，表示清空join_buffer再复用。
这个流程才体现出了这个算法名字中"Block"的由来，表示“分块去join"。
可以看到，这时候由于表t1被分成了两次放入join_buffer中，导致表t2会被扫描两次。虽然分成两次放入join_buffer，但是判断等之条件的次数还是不变的，依然是(88+12)*1000=10万次。
我们再来看下，在这种情况下驱动表的选择问题。
假设，驱动表的数据行数是N，需要分K段才能完成算法流程，被驱动表的数据行数是M。
注意，这里的K不是常数，N越大K就会越大，因此把K表示为λ*N，显然λ的取值范围是（0， 1）。
所以，在这个算法的执行过程中：
扫描行数是N+λ*N*M；
内存判断N*M次。
显然，内存判断次数是不受选择哪个表作为驱动表影响的。而考虑到扫描行数，在M和N大小确定的情况下，N小一些，整个算式的结果会更小。
所以结论是，应该让小表当驱动表。
当然，你会发现，在N+λ*N*M这个式子里，λ才是影响扫描行数的关键因素，这个值越小越好。
刚刚我们说了N越大，分段数K越大。那么，N固定的时候，什么参数会影响K的大小呢？（也就是λ的大小）Join_buffer_size。join_buffer_size越大，一次可以放入的行越多，分成的段数也就越少，对被驱动表的全表扫描次数就越少。
这就是为什么，你可能看到一些建议说，如果你的join语句很慢，就把join_buffer_size改大。
理解了MySQL执行join的两种算法，现在我们再来试着回答文章开头的两个问题。
第一个问题：能不能使用join'语句？
如果可以使用Index Nested-Loop Join算法，也就是说可以用上被驱动表上的索引，其实是没问题的；
如果使用Block Nested-Loop Join算法，扫描行数就会过多。尤其是在大表上的join操作，这样可能要扫描被驱动表很多次，会占用大量的系统资源。所以这种join尽量不要用。
所以你在判断要不要使用join语句时，就是看explain结果里面，Extra字段里面有没有出现“Block Nested Loop"字样。
第二个问题：如果要使用join，应该选择大表做驱动表还是选择小表做驱动表？
如果是Index Nested-Loop Join算法，应该选择小表做驱动表；
如果是Block Nested-Loop Join算法：
在join_buffer_size足够大的时候，是一样的；
在join_buffer_size不够大的时候（这种情况才是更为常见的），应该选择小表做驱动表。
所以，这个问题的结论就是，总是应该选择小表做驱动表。
当然，这里我需要说明下，什么叫做"小表"？
我们前面的例子是没有加条件的。如果我在语句的where条件加上t2.id<=50这个限定条件，再来看下这两条语句：
1 2 select * from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=50 ;select * from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=50 ;
注意，为了让两条语句的被驱动表都用不上索引，所以join字段都使用了没有索引的字段b。
但如果是用第二个语句的话，join_buffer只需要放入t2的前50行，显然是更好的。所以这里，"t2的前50行"是那个相对小的表，也就是"小表"。
我们再来看另外一组例子：
1 2 select t1.b,t2.* from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100 ;select t1.b,t2.* from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100 ;
这个例子里，表t1和t2都是只有100行参加join。但是，这两条语句每次查询放入join_buffer中的数据是不一样的：
表t1只查字段b，因此如果把t1放到join_buffer中，则join_buffer中只需要放入b的值；
表t2需要查所有的字段，因此如果把表t2放到join_buffer中的话，就需要放入三个字段为id、a、b。
这里，我们应该选择表t1作为驱动表。也就是说在这个例子里，"只需要一列参与join的表t1"是那个相对小的表。
所以，更准确的说，在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与join的各个子弹的总数据量，数据量小的那个表，就是"小表"，应该作为驱动表。
小结
今天，我和你介绍了MySQL执行join语句的两种可能算法，这两种算法，是由能否使用被驱动表的索引决定的。而能否用上被驱动表的索引，对join语句的性能影响很大。
通过对Index Nested-Loop Join和Block Nested-Loop Join两个算法执行过程的分析，我们也得到了文章开头两个问题的答案：
如果可以使用被驱动表的索引，join语句还是有其优势的；
不能使用被驱动表的索引，只能使用Block Nested-Loop Join算法，这样的语句尽量不要使用；
在使用join的时候，应该让小表做驱动表。
最后，又到了今天的问题时间。
我们在上文中说到，使用Block Nested-Loop Join算法，可能会因为join_buffer不够大，需要对被驱动表做多次全表扫描。
我的问题是，如果被驱动表是一个大表，并且是一个冷数据表，除了查询过程中农可能会导致IO压力大以外，你觉得对这个MySQL服务还有什么更严重的影响吗？（这个问题需要结合上一篇文章 的知识点）
解答：
我在上一篇文章末尾，给你留下的思考题是，使用 Block Nested-Loop Join(BNL) 算法时，可能会对被驱动表做多次扫描。如果这个被驱动表是一个大的冷数据表，除了会导致 IO 压力大以外，还会对系统有什么影响呢？
在33篇文章 中，我们说到InnoDB的LRU算法的时候提到，由于InnoDB对Buffer Pool的LRU算法做了优化，即：第一次从磁盘读入内存的数据页，会先放在old区域（很像jvm GC分成了Young和Old，但是相反）。如果1秒之后这个数据页不再被访问了，就不会被移动到LRU链表头部，这样对Buffer Pool的命中率影响就不大。
但是，如果一个使用BNL算法的join语句，多次扫描一个冷表，而且这个语句执行时间超过1秒，就会在再次扫描冷表的时候，把冷表的数据页移到LRU链表的头部。
这种情况对应的，是冷表的数据量小于整个Buffer Pool的3/8，能够完全放入old区域的情况。
如果这个冷表很大，就会出现另外一种情况：业务正常访问的数据页，没有机会进入young区域。
由于优化机制的存在，一个正常访问的数据页，要进入young区域，需要隔1秒后再次被访问到。但是，由于我们的join语句在循环读磁盘和淘汰内存页，进入old区域的数据页，很可能在1秒之内就被淘汰了。这样，就会导致这个MySQL实例的Buffer Pool在这段时间内，young区域的数据页没有被合理地淘汰。
也就是说，这两种情况都会影响Buffer Pool的正常运作。
大表join操作虽然对IO有影响，但是在语句执行结束后，对IO的影响也就结束了。但是，对Buffer Pool的影响就是持续性的，需要依靠后续的查询请求慢慢恢复内存命中率。
为了减少这种影响，你可以考虑增大join_buffer_size的值，减少对被驱动表的扫描次数。
也就是说，BNL算法对系统的影响主要包括三个方面：
可能会多次扫描被驱动表，占用磁盘IO资源；
判断join条件需要执行M*N次对比（M、N分别是两张表的行数），如果是大表就会占用非常多的CPU资源；
可能会导致Buffer Pool的热数据被淘汰，影响内存命中率。
我们执行语句之前，需要通过理论分析和查看explain结果的方式，确认是否要使用BNL算法。如果确认优化器会使用BNL算法，就需要做优化。优化的常见做法是，给被驱动表的join字段加上索引，把BNL算法转成BKA算法。
关于BKA算法的详细内容，请看下一篇文章35 。
