本文翻譯自mysql效能調優及架構設計 優化部分。主要是做個記錄和增加學習的廣度。
實現演算法：
nested loop join。本質上和我們平時使用時的直觀感受一致，選定一張驅動表作為迴圈基礎資料，然後迴圈該結果集中的資料作為過濾條件到下一張表內查詢資料，然後合併結果。如果有多個join，則將前面的結果集作為迴圈條件，到後乙個表中查詢資料。
書中的例子：
select m.subject msg_subject, c.content msg_content
from user_group g,group_message m,group_message_content c
where g.user_id = 1
and m.group_id = g.group_id
and c.group_msg_id = m.id
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: ******
table: g
type: ref
possible_keys: user_group_gid_ind,user_group_uid_ind,user_group_gid_uid_ind
key: user_group_uid_ind
key_len: 4
ref: const
rows: 2
extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: ******
table: m
type: ref
possible_keys: primary,idx_group_message_gid_uid
key: idx_group_message_gid_uid
key_len: 4
ref: g.group_id
rows: 3
extra:
*************************** 3. row ***************************
id: 1
select_type: ******
table: c
type: ref
possible_keys: idx_group_message_content_msg_id
key: idx_group_message_content_msg_id
key_len: 4
ref: m.id
rows: 2
extra:
for each record g_rec in table user_group that g_rec.user_id=1
}
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: ******
table: g
type: ref
possible_keys: user_group_uid_ind
key: user_group_uid_ind
key_len: 4
ref: const
rows: 2
extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: ******
table: m
type: ref
possible_keys: primary,idx_group_message_gid_uid
key: idx_group_message_gid_uid
key_len: 4
ref: g.group_id
rows: 3
extra:
*************************** 3. row ***************************
id: 1
select_type: ******
table: c
type: all
possible_keys: null
key: null
key_len: null
ref: null
rows: 96
extra:using where;using join buffer
for each record g_rec in table user_group
}flush_buffer()
empty the buffer;
}
1.小結果集驅動大結果集
2.優先優化內層迴圈。
3.對join欄位建立索引。
4.當無法建立索引時，需要注意join buffer size（暫時不清楚，沒遇到具體場景）
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