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作者：杨涛涛
本文详细介绍了 MySQL 参数 join_buffer_size 在 INNER JOIN 场景的使用，OUTER JOIN 不包含。在讨论这个 BUFFER 之前，我们先了解下 MySQL 的 INNER JOIN 分类。
如果按照检索的性能方式来细分，那么无论是两表 INNER JOIN 还是多表 INNER JOIN，都大致可以分为以下几类：
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 SESSION 或者 QUERY 的基础上来做一个合适的调整。比如 默认的值为 512K，想要临时调整为 1G，那么
mysql>set session join_buffer_size = 1024 * 1024 * 1024;
mysql>select * from ...;
mysql>set session join_buffer_size=default;
或者
mysql>select /*+ set_var(join_buffer_size=1G) */ * from ...;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 里最简单的，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，
先从表 p1 里拿出来一条记录 ROW1，完了再用 ROW1 遍历表 p2 里的每一条记录，并且字段 r1 来做匹配是否相同以便输出；再次循环刚才的过程，直到两表的记录数对比完成为止。
那看下实际 SQL 的执行计划
mysql> explain format=json select * from p1 inner join p2 as b using(r1)\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: {
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {"query_cost": "1003179606.87"},
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "b",
"access_type": "ALL",
"rows_examined_per_scan": 1000,
"rows_produced_per_join": 1000,
"filtered": "100.00",
"cost_info": {
"read_cost": "1.00",
"eval_cost": "100.00",
"prefix_cost": "101.00",
"data_read_per_join": "15K"
},
"used_columns": [
"id",
"r1",
"r2"
]
}
},
{
"table": {
"table_name": "p1",
"access_type": "ALL",
"rows_examined_per_scan": 9979810,
"rows_produced_per_join": 997981014,
"filtered": "10.00",
"cost_info": {
"read_cost": "5198505.87",
"eval_cost": "99798101.49",
"prefix_cost": "1003179606.87",
"data_read_per_join": "14G"
},
"used_columns": [
"id",
"r1",
"r2"
],
"attached_condition": "(`ytt_new`.`p1`.`r1` = `ytt_new`.`b`.`r1`)"
}
}
]
}
}
1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 从上面的执行计划来看，表 p2 为第一张表（驱动表或者叫外表），第二张表为 p1，那 p2 需要遍历的记录数为 1000，同时 p1 需要遍历的记录数大概 1000W 条，那这条 SQL 要执行完成，就得对表 p1（内表）匹配 1000 次，对应的 read_cost 为 5198505.87。那如何才能减少表 p1 的匹配次数呢？那这个时候 JOIN BUFFER 就派上用处了
2. Block Nested-Loop Join，块嵌套循环，简称 BNLJ
那 BNLJ 比 NLJ 来说，中间多了一块 BUFFER 来缓存外表的对应记录从而减少了外表的循环次数，也就减少了内表的匹配次数。还是那上面的例子来说，假设 join_buffer_size 刚好能容纳外表的对应 JOIN KEY 记录，那对表 p2 匹配次数就由 1000 次减少到 1 次，性能直接提升了 1000 倍。
我们看下用到 BNLJ 的执行计划
mysql> explain format=json select * from p1 inner join p2 as b using(r1)\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: {
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {"query_cost": "997986300.01"},
"nested_loop": [
{
"table": {
"table_name": "b",
"access_type": "ALL",
"rows_examined_per_scan": 1000,
"rows_produced_per_join": 1000,
"filtered": "100.00",
"cost_info": {
"read_cost": "1.00",
"eval_cost": "100.00",
"prefix_cost": "101.00",
"data_read_per_join": "15K"
},
"used_columns": [
"id",
"r1",
"r2"
]
}
},
{
"table": {
"table_name": "p1",
"access_type": "ALL",
"rows_examined_per_scan": 9979810,
"rows_produced_per_join": 997981014,
"filtered": "10.00",
"using_join_buffer": "Block Nested Loop",
"cost_info": {
"read_cost": "5199.01",
"eval_cost": "99798101.49",
"prefix_cost": "997986300.01",
"data_read_per_join": "14G"
},
"used_columns": [
"id",
"r1",
"r2"
],
"attached_condition": "(`ytt_new`.`p1`.`r1` = `ytt_new`.`b`.`r1`)"
}
}
]
}
}
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)上面的执行计划有两点信息，
第一：多了一条 “using_join_buffer”: “Block Nested Loop”
第二：read_cost 这块由之前的 5198505.87 减少到 5199.01
3. 最近 MySQL 8.0.18 发布，终于推出了新的 JOIN 算法 — HASH JOIN。
MySQL 的 HASH JOIN 也是用了 JOIN BUFFER 来做缓存，但是和 BNLJ 不同的是，它在 JOIN BUFFER 中以外表为基础建立一张哈希表，内表通过哈希算法来跟哈希表进行匹配，hash join 也就是进一步减少内表的匹配次数。当然官方并没有说明详细的算法描述，以上仅代表个人臆想。那还是针对以上的 SQL，我们来看下执行计划。
mysql> explain format=tree select * from p1 inner join p2 as b using(r1)\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Inner hash join (p1.r1 = b.r1) (cost=997986300.01 rows=997981015)
-> Table scan on p1 (cost=105.00 rows=9979810)
-> Hash
-> Table scan on b (cost=101.00 rows=1000)
1 row in set (0.00 sec)通过上面的执行计划看到，针对表 p2 建立一张哈希表，然后针对表 p1 来做哈希匹配。
目前仅仅支持简单查看是否用了 HASH JOIN，而没有其他更多的信息展示。
总结下，本文主要讨论 MySQL 的内表关联在没有任何索引的低效场景。其他的场景另外开篇。
