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MySQL的join buffer原理

 更新時間:2021年04月29日 14:27:24   作者:PHP開源社區(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習使用MySQL數(shù)據(jù)庫,感興趣的朋友可以了解下

一、MySQL的join buffer

在MySQL對于join操作的處理過程中,join buffer是一個重要的概念,也是MySQL對于table join的一個重要的優(yōu)化手段。雖然這個概念實現(xiàn)并不復雜,但是這個是實現(xiàn)MySQL join連接優(yōu)化的一個重要方法,在"暴力"連接的時候可以極大提高join查詢的效率。

關(guān)于這個概念的權(quán)威說明當然是來自MySQL文檔中對于這個概念的說明,說明的文字不多,但是言簡意賅,說明了這個優(yōu)化的主要實現(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,因為這個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)行都是復制下需要緩存的field的描述結(jié)構(gòu)(及其對應的數(shù)據(jù)源),或者說,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、普通的多表查詢實現(xiàn)

這個"普通"當然也可以理解為"樸素"、"直觀"的意思,也是大部分情況下的執(zhí)行流程。普通查詢其實就是對于對于各個表格進行遞歸調(diào)用,和矩陣的乘法一樣一樣的,這個對應非常直觀,也非常通用。

而這個常規(guī)的查詢動作就是通過sub_select函數(shù)來實現(xiàn),這個函數(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"使用所有當前已讀取表格可以進行的判斷",也就是where中下推的表達式。例如 select * from a, b where a.a > 10 and b.b + a.a = 10,在a表讀取之后,其實已經(jīng)可以執(zhí)行 a.a > 10的判斷。當然這個是一個甚至算不上偽代碼的描述方法,而真正的代碼對應為:

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,這個地方是一個遞歸,用來產(chǎn)生一個笛卡爾叉乘集合,從程序?qū)崿F(xiàn)和數(shù)學表達上看都非常簡潔可愛。
在MySQL的實現(xiàn)中,tsecer_select函數(shù)中的for循環(huán)大致相當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對應evaluate_join_record::test(select_cond->val_int());tsecer_select中的nexttable.tsecer_select()語句對應evaluate_join_record::(*join_tab->next_select)(join, join_tab+1, 0)。

四、join buffer的select實現(xiàn)

當使用join buffer cache時,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文檔中的說明,這里的代碼意義就比較明顯。開始對于end_of_records的判斷對應的就是

    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);

對應

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

其中store_record_in_cache函數(shù)會判斷cache是否已滿,如果cache可以放入更多的緩存,則把之前table的組合記錄存儲在cache中,并返回NESTED_LOOP_OK。注意:這個地方可以說是整個cache優(yōu)化的關(guān)鍵,因為這里并沒有啟動對于table的掃描。反過來說,如果cache數(shù)據(jù)已經(jīng)滿了,則調(diào)用flush_cached_records函數(shù)來進行下面的流程

    - 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

這個流程的特殊之處在于遍歷的驅(qū)動是通過對于table的每一條記錄來和cache中所有t1、t2組合來進行比較,來判斷是否滿足下推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、舉例來說明下這個流程

這個實現(xiàn)的核心思想并不復雜,結(jié)合具體的例子來看就更加的簡單直觀。
舉個例子,其中使用兩個簡單的table,其中分別存儲一個x,和y的值,我們希望通過一個join操作來計算這兩個表格中所有的滿足 x

x + y

y == 5 * 5,也就是我們最常見的"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,對于harry表的每個x值,對應的tsecer表都要進行一次全表掃描,之后使用這個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個值,所以tsecer需要全表掃描的次數(shù)就是5次。

2、使用joinbuffer

對于x的每個值,tsecer表在執(zhí)行的時候先是把這個值緩存到joinbuffer中,如果buffer緩沖內(nèi)容非空,那么把此時的x的值存儲在buffer中后直接返回;當join buffer滿或者是最后一條記錄的時候,此時開始啟動對于tsecer表的掃描,對于tsecer表中讀取的每一個記錄,結(jié)合前面緩存的每一個記錄,看是否滿足自己判斷條件。
對于我們看到的例子,這個地方harry表的5個值都在緩存中,在tsecer表的掃描過程中,對于從tsecer中讀取的每一條記錄,結(jié)合緩存中的“每一條”緩存,判斷這個組合結(jié)果是否滿足條件,如果任意一個組很滿足,那么就繼續(xù)next_select。
在這個使用buffer的例子中,可以看到這個地方只是對于tsecer表進行了一次掃描,而通常來說,數(shù)據(jù)庫的掃描代碼是最高的(因為要涉及到磁盤讀取),這樣使用buffer的方式將tsecer表的掃描降低為1次,所以這個效率提高很多,特別是在涉及到的多個table,并且/或者 每個table中的記錄數(shù)量都很多的情況下。

3、cache可以優(yōu)化的原因

本質(zhì)上說,這個效率提高的原因在于提高了從table中獲得的每條記錄的“利用率”,在使用直觀掃描方式時,table的全表掃描只是和一個組合進行匹配,而使用buffer之后則是和cache中的所有組合進行匹配。

以上就是MySQL的join buffer原理的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于MySQL join buffer的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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