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前言

jion其实是可以使用的 但是一定要选择小表作为驱动表。

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jion的执行过程涉及到两个算法

一个是simple nested

A表有N行，B表有M行
假设是 dbA jion dbB on dbA.a =dbB.a

如果在B表的a字段上有索引，那么执行流程就是，扫描B表，然后扫描B表的索引拿到结果，在索引上找到一个数据基本是log2的
扫描行数为 N+Nlog2的M次方。
因此驱动表越小 效率越高。
如果没有索引的话 就需要MN次查询了。

另一个算法是Black nested

如果NM 很大。MySQL并不会这么运行，而是使用Black nested 。
执行流程是，先把A表的数据放到jion_buffer中，然后取出B表数据做一一对比。
这个过程在内存中效率会高一些。
如果jion_buffer_size设置大小不够放下A表。就会分多次x对比。这样多等值对比的次数还是NM
但是需要扫描B表x次。
x与N呈现正相关。
因此总数为N+N的某种正相关*M
因此也是小表做驱动表更快。

jion语句优化

MRR优化

首先理解MRR优化，就是虽然在普通索引上去主键索引上查找的时候是一个一个查询的。

但是如果查询之间是有顺序的，那么也会加快查询，
因此如果在查询之前添加了一个排序，一般主键索引都是单调递增的。

所以排序之后，可以更快的查询。

利用这个思想：jion查询时simple nested 可以将驱动表的结构排序之后，再到被驱动表里查询会加快查询。这种方式称为ack。

那么对于black nested如何优化呢，就是变成ack，通过加索引或者改造sql或者通过业务侧分开查询创建hash来实现。

如果一个查询，被驱动表很大且都是冷数据，那么会导致什么问题呢？

1. 会有大量io操作，影响性能

2. 会导致buffer_pool失效，因为如果3/8分区时，jion之后被驱动表可能会在一秒内进行多次扫描，导致冷数据替换掉了3的部分，导致整个缓存命中率下降。

3. 进行N*M次对比，占用cpu资源。