这篇文章给大家分享的是有关join 优化的基本原则有哪些的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
 
1、join 优化的基本原则：
   a：小结果集驱动大结果集
   b:  确保被驱动的表被索引
   c:  不能确保驱动表被索引加大 join_buffer_size 的大小。
 
 原理： mysql 的 join 算法只有一种  Nested Loop Join 算法。其最基本原理是 循环取驱动表中的每一条记录，
       到匹配表中过滤，得到结果集list，再次循环list每条记录到下个匹配表中过滤，以此类推。
 
 伪代码【2表关联】：
          for each recode in table_a {
               for each recode in table_b that table_a.column=table_b.column {
                      combination to output;
               }
         }
 
解析：Nested Loop Join 嵌套循环的代价取决于，内外循环代价的乘积。即 【驱动表行数】N*M【到匹配表中查找一次代价】
     innodb B+ 树索引的高度一般是3 至 4，也就是说一般情况下不管是哪个表作为匹配表，其一次查询代价是常量 T
     即Join代价: N【表行数】*T【常量】所以 要用小结果集作为驱动表，另外强调一点是小结果集而不是小表，因为小 、大 是相对的，完全有可能大表通过过滤的结果
     集比小表还要小的 多。所以强调小结果集。
 
案例：1.2 亿大表关联 ，优化前执行3个小时没有结果。。。。。。 阿拉好想唱 “等你 爱我 爱我哪怕只有一次也就足够……..”
select c.current_name,count(*)
from  (  select distinct PHONE from cis_data_qixin_score        )a
join TMP_A1_INFO_MOBILE_H_20151201 b on  substr(a.PHONE,1,7)=b.mobile_h_code     
join TMP_A1_DICT_AREA_20151201 c on c.tele_code=b.prov_telecode
group by c.current_name  ;
 
说明：sql 功能是获取 每个省的 电话号码数量。cis_data_qixin_score：号码表，TMP_A1_INFO_MOBILE_H_20151201  号码H码表，TMP_A1_DICT_AREA_20151201
        号码H码对应省份表
执行计划：
+—-+————-+———————-+——-+——————-+——————-+———+——+———–+—————————————+
| id | select_type | table                | type  | possible_keys     | key               | key_len | ref  | rows      | Extra                                 |
+—-+————-+———————-+——-+——————-+——————-+———+——+———–+—————————————+
|  1 | PRIMARY     | c                    | ALL   | NULL              | NULL              | NULL    | NULL |        41 | Using temporary; Using filesort       |
|  1 | PRIMARY     |            | ALL   | NULL              | NULL              | NULL    | NULL | 124364159 | Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  1 | PRIMARY     | b                    | ref   | idx_mobile_h_code | idx_mobile_h_code | 33      | func |         1 | Using index condition; Using where    |
|  2 | DERIVED     | cis_data_qixin_score | index | PRIMARY,idx_phone | idx_phone         | 62      | NULL | 124364159 | Using index                           |
+—-+————-+———————-+——-+——————-+——————-+———+——+———–+—————————————+
 
改写后sql:
 select c.current_name,sum(a.cou)
 from  (
       select substr(a.PHONE,1,7) PHONE_h_code ,count(*) cou   
       from (select distinct PHONE from cis_data_qixin_score   ) a
       group by  substr(a.PHONE,1,7)  order by null
      )a
       join TMP_A1_INFO_MOBILE_H_20151201 b on a.PHONE_h_code=b.mobile_h_code     
       join TMP_A1_DICT_AREA_20151201 c on c.tele_code=b.prov_telecode
 group by c.current_name  ;    
 
执行计划：
+—-+————-+———————-+——-+——————-+————-+———+—————————-+———–+—————————————————-+
| id | select_type | table                | type  | possible_keys     | key         | key_len | ref                        | rows      | Extra                                              |
+—-+————-+———————-+——-+——————-+————-+———+—————————-+———–+—————————————————-+
|  1 | PRIMARY     | c                    | ALL   | NULL              | NULL        | NULL    | NULL                       |        41 | Using temporary; Using filesort                    |
|  1 | PRIMARY     | b                    | ALL   | idx_mobile_h_code | NULL        | NULL    | NULL                       |    318794 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  1 | PRIMARY     |            | ref   |        |  | 23      | cis_gather.b.mobile_h_code |       390 | Using where                                        |
|  2 | DERIVED     |            | ALL   | NULL              | NULL        | NULL    | NULL                       | 124364170 | Using temporary                                    |
|  3 | DERIVED     | cis_data_qixin_score | index | PRIMARY,idx_phone | idx_phone   | 62      | NULL                       | 124364170 | Using index                                        |
+—-+————-+———————-+——-+——————-+————-+———+—————————-+———–+—————————————————-+
5 rows in set (0.00 sec)
 
 
解析：通过 对号码前7位分组得到物化表【大概35w】自动创建索引   PHONE_h_code 作为匹配表 。join 代价为350000T
      改写前后join 代价之比为： 124364159T /350000T = 355 哈哈 是不是有种飞起来的赶脚。
 
结果： 优化后的sql  4  分钟 搞定。
 
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