MySQL的join buffer原理

更新時(shí)間：2021年04月29日 14:27:24 作者：PHP開(kāi)源社區(qū)

這篇文章主要介紹了MySQL的join buffer原理，幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，感興趣的朋友可以了解下

一、MySQL的join buffer

在MySQL對(duì)于join操作的處理過(guò)程中，join buffer是一個(gè)重要的概念，也是MySQL對(duì)于table join的一個(gè)重要的優(yōu)化手段。雖然這個(gè)概念實(shí)現(xiàn)并不復(fù)雜，但是這個(gè)是實(shí)現(xiàn)MySQL join連接優(yōu)化的一個(gè)重要方法，在"暴力"連接的時(shí)候可以極大提高join查詢的效率。

關(guān)于這個(gè)概念的權(quán)威說(shuō)明當(dāng)然是來(lái)自MySQL文檔中對(duì)于這個(gè)概念的說(shuō)明，說(shuō)明的文字不多，但是言簡(jiǎn)意賅，說(shuō)明了這個(gè)優(yōu)化的主要實(shí)現(xiàn)思想：
Assume you have the following join:

Table name      Type
t1              range
t2              ref
t3              ALL
The join is then done as follows:
 
- While rows in t1 matching range
 - Read through all rows in t2 according to reference key
  - Store used fields from t1, t2 in cache
  - If cache is full
    - Read through all rows in t3
      - Compare t3 row against all t1, t2 combinations in cache
        - If row satisfies join condition, send it to client
    - Empty cache
 
- Read through all rows in t3
 - Compare t3 row against all stored t1, t2 combinations in cache
   - If row satisfies join condition, send it to client

二、join buffer cache存儲(chǔ)空間的分配

下面函數(shù)中table_count表示的就是所有join table中在該table之前的非const table數(shù)量，因?yàn)檫@個(gè)table要緩存自己之前所有table中的每條記錄中"需讀取"(tables[i].table->read_set置位)。

其中兩重循環(huán)每次執(zhí)行都是復(fù)制下需要緩存的field的描述結(jié)構(gòu)(及其對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)源)，或者說(shuō)，二重循環(huán)只是為了賦值和保存元數(shù)據(jù)，而最后的cache->buff=(uchar*) my_malloc(size,MYF(0))才是真正的分配滿足條件的記錄內(nèi)容。

static int
join_init_cache(THD *thd,JOIN_TAB *tables,uint table_count)
{
……
  for (i=0 ; i < table_count ; i++)
  {
    bool have_bit_fields= FALSE;
    uint null_fields=0,used_fields;
    Field **f_ptr,*field;
    MY_BITMAP *read_set= tables[i].table->read_set;
    for (f_ptr=tables[i].table->field,used_fields=tables[i].used_fields ;
 used_fields ;
 f_ptr++)
    {
      field= *f_ptr;
      if (bitmap_is_set(read_set, field->field_index))
      {
used_fields--;
length+=field->fill_cache_field(copy);
……
      }
  }
 
  cache->length=length+blobs*sizeof(char*);
  cache->blobs=blobs;
  *blob_ptr=0; /* End sequentel */
  size=max(thd->variables.join_buff_size, cache->length);
  if (!(cache->buff=(uchar*) my_malloc(size,MYF(0))))
    DBUG_RETURN(1); /* Don't use cache */ /* purecov: inspected */
  cache->end=cache->buff+size;
  reset_cache_write(cache);
  DBUG_RETURN(0);
}

三、普通的多表查詢實(shí)現(xiàn)

這個(gè)"普通"當(dāng)然也可以理解為"樸素"、"直觀"的意思，也是大部分情況下的執(zhí)行流程。普通查詢其實(shí)就是對(duì)于對(duì)于各個(gè)表格進(jìn)行遞歸調(diào)用，和矩陣的乘法一樣一樣的，這個(gè)對(duì)應(yīng)非常直觀，也非常通用。

而這個(gè)常規(guī)的查詢動(dòng)作就是通過(guò)sub_select函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，這個(gè)函數(shù)本質(zhì)性上是執(zhí)行

tsecer_select()
{
for (r = first ; r != end ; r = next)
{
if(sofartest())
{
nexttable.tsecer_select()
}
}
}

其中的sofartest()表示"使用所有當(dāng)前已讀取表格可以進(jìn)行的判斷"，也就是where中下推的表達(dá)式。例如 select * from a, b where a.a > 10 and b.b + a.a = 10，在a表讀取之后，其實(shí)已經(jīng)可以執(zhí)行 a.a > 10的判斷。當(dāng)然這個(gè)是一個(gè)甚至算不上偽代碼的描述方法，而真正的代碼對(duì)應(yīng)為：

enum_nested_loop_state
sub_select(JOIN *join,JOIN_TAB *join_tab,bool end_of_records)
{
……
    error= (*join_tab->read_first_record)(join_tab);
    rc= evaluate_join_record(join, join_tab, error);
……
  while (rc == NESTED_LOOP_OK)
  {
    error= info->read_record(info);
    rc= evaluate_join_record(join, join_tab, error);
  }
……
  return rc;
}
static enum_nested_loop_state
evaluate_join_record(JOIN *join, JOIN_TAB *join_tab,
                     int error)
{
……
  if (select_cond)
  {
    select_cond_result= test(select_cond->val_int());
 
    /* check for errors evaluating the condition */
    if (join->thd->is_error())
      return NESTED_LOOP_ERROR;
  }
……
    if (found)
    {
      enum enum_nested_loop_state rc;
      /* A match from join_tab is found for the current partial join. */
      rc= (*join_tab->next_select)(join, join_tab+1, 0);
      if (rc != NESTED_LOOP_OK && rc != NESTED_LOOP_NO_MORE_ROWS)
        return rc;
      if (join->return_tab < join_tab)
        return NESTED_LOOP_OK;
      /*
        Test if this was a SELECT DISTINCT query on a table that
        was not in the field list;  In this case we can abort if
        we found a row, as no new rows can be added to the result.
      */
      if (not_used_in_distinct && found_records != join->found_records)
        return NESTED_LOOP_NO_MORE_ROWS;
    }
……
}

這里可以看到，這個(gè)地方是一個(gè)遞歸，用來(lái)產(chǎn)生一個(gè)笛卡爾叉乘集合，從程序?qū)崿F(xiàn)和數(shù)學(xué)表達(dá)上看都非常簡(jiǎn)潔可愛(ài)。
在MySQL的實(shí)現(xiàn)中，tsecer_select函數(shù)中的for循環(huán)大致相當(dāng)sub_select中的while循環(huán)，而tsecer_select函數(shù)中循環(huán)體內(nèi)的內(nèi)容被放在了evaluate_join_record函數(shù)中，其中的sofartest對(duì)應(yīng)evaluate_join_record::test(select_cond->val_int())；tsecer_select中的nexttable.tsecer_select()語(yǔ)句對(duì)應(yīng)evaluate_join_record::(*join_tab->next_select)(join, join_tab+1, 0)。

四、join buffer的select實(shí)現(xiàn)

當(dāng)使用join buffer cache時(shí)，next_select函數(shù)指向sub_select_cache

enum_nested_loop_state
sub_select_cache(JOIN *join,JOIN_TAB *join_tab,bool end_of_records)
{
  enum_nested_loop_state rc;
 
  if (end_of_records)
  {
    rc= flush_cached_records(join,join_tab,FALSE);
    if (rc == NESTED_LOOP_OK || rc == NESTED_LOOP_NO_MORE_ROWS)
      rc= sub_select(join,join_tab,end_of_records);
    return rc;
  }
  if (join->thd->killed) // If aborted by user
  {
    join->thd->send_kill_message();
    return NESTED_LOOP_KILLED;                   /* purecov: inspected */
  }
  if (join_tab->use_quick != 2 || test_if_quick_select(join_tab) <= 0)
  {
    if (!store_record_in_cache(&join_tab->cache))
      return NESTED_LOOP_OK;                     // There is more room in cache
    return flush_cached_records(join,join_tab,FALSE);
  }
  rc= flush_cached_records(join, join_tab, TRUE);
  if (rc == NESTED_LOOP_OK || rc == NESTED_LOOP_NO_MORE_ROWS)
    rc= sub_select(join, join_tab, end_of_records);
  return rc;
}

結(jié)合MySQL文檔中的說(shuō)明，這里的代碼意義就比較明顯。開(kāi)始對(duì)于end_of_records的判斷對(duì)應(yīng)的就是

    if (!store_record_in_cache(&join_tab->cache))
      return NESTED_LOOP_OK;                     // There is more room in cache
    return flush_cached_records(join,join_tab,FALSE);

對(duì)應(yīng)

  - Store used fields from t1, t2 in cache
  - If cache is full

其中store_record_in_cache函數(shù)會(huì)判斷cache是否已滿，如果cache可以放入更多的緩存，則把之前table的組合記錄存儲(chǔ)在cache中，并返回NESTED_LOOP_OK。注意：這個(gè)地方可以說(shuō)是整個(gè)cache優(yōu)化的關(guān)鍵，因?yàn)檫@里并沒(méi)有啟動(dòng)對(duì)于table的掃描。反過(guò)來(lái)說(shuō)，如果cache數(shù)據(jù)已經(jīng)滿了，則調(diào)用flush_cached_records函數(shù)來(lái)進(jìn)行下面的流程

    - Read through all rows in t3
      - Compare t3 row against all t1, t2 combinations in cache
        - If row satisfies join condition, send it to client
    - Empty cache

這個(gè)流程的特殊之處在于遍歷的驅(qū)動(dòng)是通過(guò)對(duì)于table的每一條記錄來(lái)和cache中所有t1、t2組合來(lái)進(jìn)行比較，來(lái)判斷是否滿足下推where條件(If row satisfies join condition)，則執(zhí)行join_tab->next_select函數(shù)(send it to client)。

static enum_nested_loop_state
flush_cached_records(JOIN *join,JOIN_TAB *join_tab,bool skip_last)
{
……
  info= &join_tab->read_record;
  do
  {//遍歷t3表格所有記錄
……
        for (i=(join_tab->cache.records- (skip_last ? 1 : 0)) ; i-- > 0 ;)
        {//遍歷cache中所有t1、t2記錄組合
          read_cached_record(join_tab);
          skip_record= FALSE;
          if (select && select->skip_record(join->thd, &skip_record))
          {//
            reset_cache_write(&join_tab->cache);
            return NESTED_LOOP_ERROR;
          }
          if (!skip_record)
          {//滿足下推的where條件
//執(zhí)行下一個(gè)table的遍歷
            rc= (join_tab->next_select)(join,join_tab+1,0);
            if (rc != NESTED_LOOP_OK && rc != NESTED_LOOP_NO_MORE_ROWS)
            {
              reset_cache_write(&join_tab->cache);
              return rc;
            }
          }
……
  } while (!(error=info->read_record(info)));

五、舉例來(lái)說(shuō)明下這個(gè)流程

這個(gè)實(shí)現(xiàn)的核心思想并不復(fù)雜，結(jié)合具體的例子來(lái)看就更加的簡(jiǎn)單直觀。
舉個(gè)例子，其中使用兩個(gè)簡(jiǎn)單的table，其中分別存儲(chǔ)一個(gè)x，和y的值，我們希望通過(guò)一個(gè)join操作來(lái)計(jì)算這兩個(gè)表格中所有的滿足 x

x + y

y == 5 * 5,也就是我們最常見(jiàn)的"勾三股四弦五"這樣的經(jīng)典勾股數(shù)數(shù)值。

mysql> create table harry (x int);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
 
mysql> insert harry values (1),(2),(3),(4),(5);
Query OK, 5 rows affected (0.00 sec)
Records: 5  Duplicates: 0  Warnings: 0
 
mysql> create table tsecer (y int);                   
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
 
mysql> insert tsecer values (1),(2),(3),(4),(5);     
Query OK, 5 rows affected (0.00 sec)
Records: 5  Duplicates: 0  Warnings: 0
 
mysql> explain select * from harry, tsecer where x * x + y * y = 5 * 5;
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra                          |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | harry  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    5 |                                |
|  1 | SIMPLE      | tsecer | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    5 | Using where; Using join buffer |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
 
mysql>

1、不使用joinbuffer

在不使用join buffer的情況下，對(duì)于harry表的每個(gè)x值，對(duì)應(yīng)的tsecer表都要進(jìn)行一次全表掃描，之后使用這個(gè)x和y的組合判斷是否滿足x

x + y

y == 5 * 5這條件。由于x總共有5個(gè)值，所以tsecer需要全表掃描的次數(shù)就是5次。

2、使用joinbuffer

對(duì)于x的每個(gè)值，tsecer表在執(zhí)行的時(shí)候先是把這個(gè)值緩存到j(luò)oinbuffer中，如果buffer緩沖內(nèi)容非空，那么把此時(shí)的x的值存儲(chǔ)在buffer中后直接返回；當(dāng)join buffer滿或者是最后一條記錄的時(shí)候，此時(shí)開(kāi)始啟動(dòng)對(duì)于tsecer表的掃描，對(duì)于tsecer表中讀取的每一個(gè)記錄，結(jié)合前面緩存的每一個(gè)記錄，看是否滿足自己判斷條件。
對(duì)于我們看到的例子，這個(gè)地方harry表的5個(gè)值都在緩存中，在tsecer表的掃描過(guò)程中，對(duì)于從tsecer中讀取的每一條記錄，結(jié)合緩存中的“每一條”緩存，判斷這個(gè)組合結(jié)果是否滿足條件，如果任意一個(gè)組很滿足，那么就繼續(xù)next_select。
在這個(gè)使用buffer的例子中，可以看到這個(gè)地方只是對(duì)于tsecer表進(jìn)行了一次掃描，而通常來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)的掃描代碼是最高的(因?yàn)橐婕暗酱疟P讀取)，這樣使用buffer的方式將tsecer表的掃描降低為1次，所以這個(gè)效率提高很多，特別是在涉及到的多個(gè)table，并且/或者每個(gè)table中的記錄數(shù)量都很多的情況下。