驅動表，被驅動表
我們將兩張表進行join語句關聯時，例如，假設有t1表（id int primarykey(id) , a int key(a), b int) , t2表 （id int primarykey(id) , a int key(a), b int），t1和t2都有主鍵索引id和普通索引a，t1有100條資料，t2有1000條資料，select * from t1 straight_join t2 on (t1.a = t2.a) 如果直接使用join，mysql優化器可能會選擇表t1，或者t2作為驅動表，在這個語句中，t1是驅動表，t2是被驅動表。
nlj演算法（index nested-loop join）
如果使用explain執行上面的語句，你會發現表t2使用了索引a，他的執行流程如下：
1.從表t1中讀取一行r。
2.從r資料行中取出a欄位到表t2查。
3.取出表t2中滿足條件的行，跟r組成一行，作為結果集的一部分。
4.重複1-3，直到表t1迴圈結束。
因為可以使用上被驅動表的索引，所以稱之為nlj。
這個流程中，對錶t1做了全表掃瞄，100行。而對於每一行都需要根據欄位a，去t2中查詢，因為使用了索引，所以走的樹搜尋，因為構造的資料是一對一的，所以每次去表t2中找只需要找一次，也是掃瞄100行。整個流程掃瞄200行。
所以，如果可以使用上被驅動表的索引的話，使用join語句比拆分開單表查詢效能好得多。還有就是要使用小表作為驅動表。
****** nested-loop join
select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.b);
如果被驅動表沒有可以用得索引，它用上面的執行流程時，每次去t2中查詢都要進行全表掃瞄，也就是要掃瞄100*1000=10萬行，這個演算法太笨重了，mysql沒有使用這個演算法，而是使用了bnl演算法。
bnl演算法（block nested-loop join）
如果被驅動表沒有可以用得索引，他的執行流程就變成了：
1.把錶t1的資料讀入執行緒記憶體join_buffer中，由於是select * ，所以將整張表存入記憶體。
2.掃瞄表t2，把錶t2中的每一行取出來，跟join_buffer中的資料對比，滿足條件的作為結果集一部分返回。
如果對這個語句使用explain，可以看到表t2顯示使用了block nested-loop演算法。
在這個流程中，對錶t1和t2都進行了全表掃瞄100+1000=1100行，然後t2中的每一行都需要跟join_buffer中做判斷，由於join_buffer是以無序陣列方式組織的，也就是每一行要做100次判斷，1000100=10萬次，當然這是在記憶體中做判斷的。相比****** nested-loop join，兩個演算法時間複雜度一樣，但是由於bnl演算法的10萬次比較是在記憶體中執行的，速度會快很多。*
join_buffer的大小由join_buffer_size設定，預設256k，如果放不下表t1的所有資料的話，那他就會分段執行。
比如前面只放了66行，然後join_buffer滿了，那麼它會繼續執行下面的掃瞄t2的操作，接著清空join_buffer，繼續執行掃瞄表t1，把剩下的44行放入join_buffer在執行第二步。這也體現了block nested-loop演算法的block分塊。
雖然表t1被分成兩次放入join_buffer,導致表t2被掃瞄2次，但是它的判斷次數還是不變的（66+44）*1000 = 10萬次。
如果join_buffer的值越大，一次可以放入的行越多，被分的塊越少，被驅動表的全表掃瞄次數就越少。所以有乙個優化，就是把join_buffer_size調大。
如果可以使用上被驅動表的索引，join語句還是不錯的。
如果被驅動表索引使用不上，只能使用bnl演算法，那麼這些語句都是要優化的！
使用join的時候，盡量使用小表作為驅動表。
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