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  • Mysql算法内部算法 - 嵌套循环连接算法1.循环连接算法// 循环连接算法分为两种 1.嵌套循环连接算法 2.块嵌套循环连接算法2.嵌套循环连接算法一个简单的嵌套循环连接(NLJ)算法从一个循环中的第一个表中读取一行中的...

    Mysql算法内部算法 - 嵌套循环连接算法

    1.循环连接算法

    // 循环连接算法分为两种
    1.嵌套循环连接算法
    2.块嵌套循环连接算法

    2.嵌套循环连接算法

    一个简单的嵌套循环连接(NLJ)算法从一个循环中的第一个表中读取一行中的行,将每行传递给嵌套循环,以处理连接中的下一个表。该过程重复多次,因为还有待连接的表。
    假设三个表之间的连接 t1,t2以及 t3,那么NLJ算法会这么来执行:

    // 规则
    Table   Join Type
    t1      range
    t2      ref
    t3      ALL
    
    // 简单的NLJ执行算法
    for each row in t1 matching range {
      for each row in t2 matching reference key {
        for each row in t3 {
          if row satisfies join conditions, send to client
        }
      }
    }
    
    // NLJ算法的不足
    NLJ算法一次将一行从外部循环传递到内部循环,所以通常会在内部循环中多次读取表

    3.块嵌套循环连接算法

    块嵌套循环(BNL)连接算法使用在外部循环中读取的行的缓冲来减少内部循环中的表必须被读取的次数。例如,如果将10行读入缓冲区并将缓冲区传递到下一个内循环,则可以将内循环中读取的每行与缓冲区中的所有10行进行比较。这减少了内表必须读取次数的一个数量级。

    使用连接缓冲有如下特性:

    1. 当连接类型是ALL或者index的时候,可以使用连接缓冲 (换句话说,当没有键(索引)可用的时候,对数据和索引各进行一次全扫描) range。缓冲的使用也适用于外连接
    2. 连接缓冲区从来不为第一个常数表进行分配,即使它的类型是 ALL或 index。
    3. 只有有关系列存储在其连接缓冲区中,而不是整行都放进去。
    4. join_buffer_size 系统变量用于确定处理一个查询的每个连接的缓冲区的大小。
    5. 为每个可缓存的连接分配一个缓冲区,因此可以使用多个连接缓冲区处理给定的查询。
    6. 在执行连接之前分配连接缓冲区,并在查询完成后释放。
    // 使用缓存的循环连接算法
    for each row in t1 matching range {
      for each row in t2 matching reference key {
        store used columns from t1, t2 in join buffer
        if buffer is full {
          for each row in t3 {
            for each t1, t2 combination in join buffer {
              if row satisfies join conditions, send to client
            }
          }
          empty join buffer
        }
      }
    }
    
    if buffer is not empty {
      for each row in t3 {
        for each t1, t2 combination in join buffer {
          if row satisfies join conditions, send to client
        }
      }
    }

    4.块嵌套循环连接算法的优势

    如果S是每个存储的大小 
    t1,t2组合是连接缓冲区,
    C是缓冲区中的组合数,那么t3扫描的次数是:
    (S * C)/join_buffer_size + 1 次
    
    // join_buffer_size 优化缓存速度
    增加 join_buffer_size 的值可以降低扫描t3的次数
    降低的极限是当join_buffer_size大到足以容纳所有上一行的组合数据,没有比这个扫描速度更快的了。
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  • 表连接三剑客(嵌套循环连接,哈希连接,排序合并连接) 1.表连接的定义: 例子1:有一个特别的舞会,男孩子集中在一个房间,女孩子集中在另外一个房间,舞池设置在两个房间中间. 开始跳舞时,从男孩子中选出一个à然后进入...

    表连接三剑客(嵌套循环连接,哈希连接,排序合并连接)

    1.表连接的定义:

    例子1:有一个特别的舞会,男孩子集中在一个房间,女孩子集中在另外一个房间,舞池设置在两个房间中间.

    开始跳舞时,从男孩子中选出一个à然后进入女孩子所在房间à选择出高度合适的女孩!这种方式成为à NESTED LOOPS JOIN(嵌套循环连接)

     

    例子2:男孩子在房间里面先按身高进行排序à女孩子也在房间按照身高进行排序à男女双方按照排列好的顺序依次出来到舞池中间跳舞

    这种方式称为àHASH连接(PGA中的HASH_AREA_SIZE参数来控制)或者MERGE SORT JOIN(排序合并连接)(PGA中的SORT_AREA_SIZE参数控制)

     

    2.表连接的特点

    (1)嵌套循环连接:驱动表返回多少条记录,被驱动表就反问多少次!

    其中例子:

    Select/*+ leading(t1) use_nl(t2)*/ from t1,t2 where t1.id = t2.id;

    Use_nl表示强制使用嵌套循环连接的方式,leading(t1)表示强制先访问t1,也就是t1表作为驱动表。

     

    不会产生排序操作。支持所有的连接条件,没有任何限制。

     

    嵌套循环连接适用场景:

    A.      两表关联返回的记录不多,最佳情况是驱动表结果集仅返回1条或者少量几条记录,而被驱动表仅匹配到1条或少量几条记录,这种情况即便T1表和T2表的记录奇大无比,也是非常迅速  ?????(不明白,不应该是遍历两个表吗??怎么会很快??)

    B.      遇到一些不等值查询导致哈希连接和排序合并连接被限制使用。

     

    优化思路:

    驱动表的限制条件所在列有索引,被驱动表的连接条件的列有索引。

    例如:select * from t1,t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 19;

    此时如果t1表在n字段(限制条件)有索引,t2表在t1_id字段(连接条件)有索引的话,会高效。

    解释:驱动表的限制条件建了索引,会快速的返回1条或几条记录,然后再根据连接条件传递给被驱动表,而被驱动表此时在该字段建有索引就会快速的返回记录。

     

    (2)HASH连接:在HASH连接中,驱动表和被驱动表都只会访问0次或者1

    Select /*+ leading(t1) use_hash(t2)*/* from t1,t2 where t1.id=t2.id;

     

    哈希连接并不排序,但是需要消耗内存用于建立HASH表。在获取字段中根据业务需求尽量少获取字段。

     

    哈希连接不支持不等值连接<>,不支持>和不支持<的连接方式,也不支持like的连接方式

     

    优化思路:

    A.      在限制条件列如有适当的索引可以提升性能

    B.      增大HASH_AREA_SIZE,一般在内存自动管理中,增大PGA的大小即可。

     

    (3)排序合并连接:和HASH连接一样,只访问0次或者1次。但是没有驱动和被驱动表的概念。

    Select /*+ ordered use_merge(t2)*/* from t1,t2 where t1.id= t2.id;

     

    排序合并连接需要排序,会消耗内存。在获取字段中根据业务需求尽量少获取字段。

     

    排序合并连接不支持<>,like的连接条件。

     

    嵌套循环连接和哈希连接有驱动顺序,驱动表的顺序不同将影响表连接的性能,而排序合并连接没有驱动的概念,无论哪张表在前都无妨。

     

    优化思路:

    在连接条件列建立索引,以消除一张表的排序,提升效率。(但是2张表同时建立索引也只会消除一个表的排序)


    转载自:http://blog.itpub.net/25269462/viewspace-764243/

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  • 连接涉及到两个表A和B,通俗的讲嵌套循环链接相当于遍历A中的每一条记录(满足A表条件),然后再在B表中遍历记录直至找到匹配的记录,等同于两层循环。而哈希链接和排序合并,可以看作是先各自处理自身的记录(排序...
    连接方式
    Oracle的表连接方式有以下三种:
    • 嵌套循环链接(Nested Loops Join)
    • 哈希链接(Hash Join)
    • 排序合并(Merge Sort Join)
    连接涉及到两个表A和B,通俗的讲嵌套循环链接相当于遍历A中的每一条记录(满足A表条件),然后再在B表中遍历记录直至找到匹配的记录,等同于两层循环。而哈希链接和排序合并,可以看作是先各自处理自身的记录(排序或hash),处理完成后再批量的进行匹配。哈希链接和排序合并链接适合处理返回大量数据的操作,大吞吐量的查询对于嵌套循环来说效率不会太高。

    准备工作是建立两个表test_join_t1和test_join_t2,两个表分别有记录100条和10000条。

    create table test_join_t1 as select rownum as col1, rownum + 1 as col2, rownum + 2 as col3 from dual connect by level <= 100;
    create table test_join_t2 as select rownum as col1, rownum + 1 as col2, rownum + 2 as col3 from dual connect by level <= 10000;
    

    嵌套循环连接
    嵌套循环连接,在一般的应用中占有绝大多数的比例。首先执行最基本的连接查询语句
    select
        *
    from   
        test_join_t1 t1, test_join_t2 t2
    where
    t1.col1 = t2.col1;
    
    执行计划
    ----------------------------------------------------------
    Plan hash value: 1262213046
    -----------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation          | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time  |
    -----------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT   |              |   100 |  7800 |    11  (10)| 00:00:01 |
    |*  1 |  HASH JOIN         |              |   100 |  7800 |    11  (10)| 00:00:01 |
    |   2 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_JOIN_T1 |   100 |  3900 |     2   (0)| 00:00:01 |
    |   3 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_JOIN_T2 | 10000 |   380K|     8   (0)| 00:00:01 |
    -----------------------------------------------------------------------------------
    
    从执行计划中可以看出,Oracle优化器选择了Hash Join。并没有走嵌套循环链接,这里我们不深究Oracle如何做出执行计划选择。为了验证循环嵌套链接,给SQL添加HINT /*+ leading(t1) use_nl(t2) */。HINT的含义是test_join_t1表作为启动表使用循环嵌套方式进行表连接。
    select
    /*+ leading(t1) use_nl(t2) */
        *
    from   
        test_join_t1 t1, test_join_t2 t2
    where
    t1.col1 = t2.col1;
    
    Plan hash value: 3805247585
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation          | Name         | Starts | E-Rows | A-Rows |   A-Time   | Buffers |
    
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT   |              |      1 |        |    100 |00:00:00.10 |    2717 |
    |   1 |  NESTED LOOPS      |              |      1 |    100 |    100 |00:00:00.10 |    2717 |
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    --------------------------------------------------------------------------------
    |   2 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_JOIN_T1 |      1 |    100 |    100 |00:00:00.01 |      10 |
    |*  3 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_JOIN_T2 |    100 |      1 |    100 |00:00:00.10 |    2707 |
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    
    更改HINT,让test_join_t2表作为驱动表
    select
    /*+ leading(t2) use_nl(t1) */
        *
    from
        test_join_t1 t1, test_join_t2 t2
    where
    t1.col1 = t2.col1;
    
    Plan hash value: 2586695766
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation          | Name         | Starts | E-Rows | A-Rows |   A-Time  | Buffers |
    
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT   |              |      1 |        |    100 |00:00:00.18 |   30041 |
    |   1 |  NESTED LOOPS      |              |      1 |    100 |    100 |00:00:00.18 |   30041 |
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    --------------------------------------------------------------------------------
    |   2 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_JOIN_T2 |      1 |  10000 |  10000 |00:00:00.01 |      34 |
    |*  3 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_JOIN_T1 |  10000 |      1 |    100 |00:00:00.17 |   30007 |
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    
    先介绍一下执行计划中的各个字段含义:
    • Starts:表访问次数
    • E-Rows:Oracle预估返回条数
    • A-Rows:Oracle真实返回记录条数
    • A-Time:真实执行时间
    通过对比以上两次执行计划可以得出一下结论:
    • 驱动表只被访问一次
    • 被驱动表访问的次数跟驱动表的记录数一致(应该是驱动表返回记录数一致,后面会再做测试)
    接下来让t1表作为驱动表加上where限制条件col2在[10,50)范围内
    select
    /*+ leading(t1) use_nl(t2) */
        *
    from   
        test_join_t1 t1, test_join_t2 t2
    where
    t1.col1 = t2.col1 and
    t1.col2 >= 10 and
    t1.col2 < 50;
    
    Plan hash value: 3805247585
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    --------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation          | Name         | Starts | E-Rows | A-Rows |   A-Time  | Buffers |
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT   |              |      1 |        |     40 |00:00:00.04 |    1089 |
    |   1 |  NESTED LOOPS      |              |      1 |     40 |     40 |00:00:00.04 |    1089 |
    |*  2 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_JOIN_T1 |      1 |     40 |     40 |00:00:00.01 |       6 |
    |*  3 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_JOIN_T2 |     40 |      1 |     40 |00:00:00.04 |    1083 |
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    
    从执行计划可以看出,驱动表t1只被访问1次,被驱动表t2被访问40次,与驱动表真实返回的记录数一致。修改上面的sql,驱动表仍然为t1,对被驱动表t2添加限制条件col2的范围为[10,50)
    select
    /*+ leading(t1) use_nl(t2) */
        *
    from
        test_join_t1 t1, test_join_t2 t2
    where
    t1.col1 = t2.col1 and
    t2.col2 >= 10 and
    t2.col2 < 50;
    
    Plan hash value: 3805247585
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    --------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation          | Name         | Starts | E-Rows | A-Rows |   A-Time  | Buffers |
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT   |              |      1 |        |     40 |00:00:00.08 |    2709 |
    |   1 |  NESTED LOOPS      |              |      1 |     40 |     40 |00:00:00.08 |    2709 |
    |   2 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_JOIN_T1 |      1 |    100 |    100 |00:00:00.01 |       6 |
    |*  3 |   TABLE ACCESS FULL| TEST_JOIN_T2 |    100 |      1 |     40 |00:00:00.08 |    2703 |
    ---------------------------------------------------------------------------------------------
    
    从执行计划可以看出,驱动表t1访问次数仍然是1,被驱动表访问次数为100,而非限制条件所限定的40条。因此,可以得出嵌套循环的特点:
    • 驱动表只被访问1次
    • 被驱动表访问的次数为驱动表的“实际返回记录数”,被驱动表添加查询条件是不会影响被访问次数的。

    接下来在t2表的col2上建立索引,重新执行上面的sql看执行计划如何
    create  index index_t2_col2 on test_join_t2(col2);
    
    select
    /*+ leading(t1) use_nl(t2) */
        *
    from
        test_join_t1 t1, test_join_t2 t2
    where
    t1.col1 = t2.col1 and
    t2.col2 >= 10 and
    t2.col2 < 50;
    
    Plan hash value: 3428653669
    -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    --------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation                    | Name          | Starts | E-Rows | A-Rows|   A-Time   | Buffers | Reads  |
    -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT             |               |      1 |        |     40|00:00:00.01 |      24 |      2| 
    |   1 |  NESTED LOOPS                |               |      1 |        |     40|00:00:00.01 |      24 |      2| 
    |   2 |   NESTED LOOPS               |               |      1 |     40 |   4000|00:00:00.01 |      20 |      2| 
    |   3 |    TABLE ACCESS FULL         | TEST_JOIN_T1  |      1 |    100 |    100|00:00:00.01 |       6 |      0|
    |*  4 |    INDEX RANGE SCAN          | INDEX_T2_COL2 |    100 |     45 |   4000|00:00:00.01 |      14 |      2|
    |*  5 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST_JOIN_T2  |   4000 |      1 |     40|00:00:00.01 |       4 |      0|
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    
    可以看出,t2表确实走了索引采用INDEX RANGE SCAN进行范围扫描。驱动表t1仍然只被访问1次,被驱动表范围扫描执行了100次,从执行计划可以看出索引被访问了100次,每次扫描完索引后又根据rowid回表读数,这样t2表就被访问了4000次。大大多于了未建索引时的100次。当然这里是因为我们使用了HINT,要求Oracle将t1作为驱动表。接下来将t2表作为驱动表看执行计划如何

    select
    /*+ leading(t2) use_nl(t1) */
        *
    from
        test_join_t1 t1, test_join_t2 t2
    where
    t1.col1 = t2.col1 and
    t2.col2 >= 10 and
    t2.col2 < 50;
    
    Plan hash value: 2941912635
    --------------------------------------------------------------------------------------------------------
    PLAN_TABLE_OUTPUT
    --------------------------------------------------------------------------------
    | Id  | Operation                    | Name          | Starts | E-Rows | A-Rows|   A-Time   | Buffers |
    --------------------------------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT             |               |      1 |        |     40|00:00:00.01 |     132 |
    |   1 |  NESTED LOOPS                |               |      1 |     40 |     40|00:00:00.01 |     132 |
    |   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST_JOIN_T2  |      1 |     40 |     40|00:00:00.01 |       9 |
    |*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | INDEX_T2_COL2 |      1 |     45 |     40|00:00:00.01 |       5 |
    |*  4 |   TABLE ACCESS FULL          | TEST_JOIN_T1  |     40 |      1 |     40|00:00:00.01 |     123 |
    --------------------------------------------------------------------------------------------------------
    
    总结

    对于驱动表t2先走利用了索引获取到最终的记录,然后再进入循环访问被驱动表t1。经过上面的测试,可以看出嵌套循环就是由两层for循环操作构成:
    1. 查询驱动表记录获取满足查询条件的所有记录
    2. 遍历第一步得到的驱动表记录,带入链接条件值获取满足链接条件的所有被驱动表记录
    3. 遍历第二步中得到的被驱动表记录,判断是否满足查询条件,如果是则返回结果,如果不是则跳过记录
    到此可以总结一下嵌套循环的主要特点以及适用场景:
    • 嵌套循环有驱动表和被驱动表的概念,驱动顺序不同执行计划差异非常大
    • 驱动表只被访问一次,被驱动表被访问多次。嵌套循环访问表的次数直接受驱动表的返回记录数的影响。因此应当让实际返回记录数(A-Rows)小的表作为驱动表,返回记录数大的表作为被驱动表。
    • 在驱动表的查询条件上建立索引可以改善查询效率
    • 在连接条件上建立索引也可以改善查询效率
    • 在被驱动表查询条件建立索引对查询效率的影响要视情况而定,不一定带来好处




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  • MySQL查询优化之五-嵌套循环连接算法(Nested-Loop Join Algorithms) 如需转载请标明出处:http://blog.csdn.net/itas109 QQ技术交流群:12951803 环境: MySQL版本:5.5.15 操作系统:windows 本文讨论嵌套...

    MySQL查询优化之五-嵌套循环连接算法(Nested-Loop Join Algorithms)


    如需转载请标明出处:http://blog.csdn.net/itas109
    QQ技术交流群:129518033

    环境:
    MySQL版本:5.5.15
    操作系统:windows

    本文讨论嵌套循环连接算法(Nested-Loop Join Algorithms)。

    MySQL使用嵌套循环算法或其变种来进行表之间的连接。

    这里主要介绍两种算法:
    嵌套循环连接算法(Nested-Loop Join Algorithm)和块嵌套循环连接算法(Block Nested-Loop Join Algorithm)

    1.嵌套循环连接算法(Nested-Loop Join Algorithm)

    一个简单的嵌套循环连接(NLJ)算法从循环中的第一个表中逐行读取一行,将每行传递给处理连接中下一个表的嵌套循环。 这个过程会重复多次,因为还有剩余的表被连接。

    假定要使用以下连接类型执行三个表t1,t2和t3之间的连接:

    Table   Join Type
    t1      range
    t2      ref
    t3      ALL

    如果使用一个简单的NLJ算法,连接就像这样处理:

    for each row in t1 matching range {
      for each row in t2 matching reference key {
        for each row in t3 {
          if row satisfies join conditions, send to client
        }
      }
    }

    由于NLJ算法从外循环向内循环一次传递一行,因此它通常会多次读取在内循环中处理的表。

    2.块嵌套循环连接算法(Block Nested-Loop Join Algorithm)

    块嵌套循环(BNL)连接算法使用在外部循环中读取的行的缓冲来减少必须读取内部循环中的表的次数。 例如,如果将10行读入缓冲区并将缓冲区传递给下一个内部循环,则可以将内部循环中读取的每一行与缓冲区中的所有10行进行比较。 这将内部表格的读取次数减少一个数量级。

    MySQL连接缓冲具有以下特点:

    • 当连接的类型为ALL或者index(换句话说,当没有可能的键可以被使用,并且数据行或者索引行分别被完全扫描时)或者range时,可以使用连接缓冲。
    • 一个连接缓冲区永远不会分配给第一个非常量表,即使它是ALL或index。
    • 只有特定的列存储在其连接缓冲区中,而不是整行。
    • join_buffer_size系统变量确定用于处理查询的每个连接缓冲区的大小。
    • 为每个可以缓冲的连接分配一个缓冲区,因此可以使用多个连接缓冲区来处理给定的查询。
    • 连接缓冲区在执行连接之前被分配并在查询完成后被释放。

    对于前面介绍的NLJ算法(无缓冲)的示例连接,使用连接缓冲按如下方式完成连接:

    for each row in t1 matching range {
      for each row in t2 matching reference key {
        store used columns from t1, t2 in join buffer
        if buffer is full {
          for each row in t3 {
            for each t1, t2 combination in join buffer {
              if row satisfies join conditions, send to client
            }
          }
          empty join buffer
        }
      }
    }
    
    if buffer is not empty {
      for each row in t3 {
        for each t1, t2 combination in join buffer {
          if row satisfies join conditions, send to client
        }
      }
    }

    如果S是每个存储的t1的大小,则t2组合是连接缓冲区,C是缓冲区中的组合的数量,表格t3被扫描的次数是:

    (S * C)/join_buffer_size + 1

    随着join_buffer_size的值增加,t3扫描的数量减少,直到join_buffer_size足够大以容纳所有先前的行组合。 在这一点上,没有速度通过使其更大。


    Reference:
    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/nested-loop-joins.html


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空空如也

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