Nested Loop Join

我们都知道SQL的join关联表的使用方式，但是这次聊的是实现join的算法，join有三种算法，分别是Nested Loop Join，Hash join，Sort Merge Join。

MySQL官方文档中提到，MySQL只支持Nested Loop Join这一种join algorithm

MySQL resolves all joins using a nested-loop join method. This means that MySQL reads a row from the first table, and then finds a matching row in the second table, the third table, and so on.
explain-output

所以本篇只聊Nested Loop Join。

NLJ是通过两层循环，用第一张表做Outter Loop，第二张表做Inner Loop，Outter Loop的每一条记录跟Inner Loop的记录作比较，符合条件的就输出。而NLJ又有3种细分的算法：

1、Simple Nested Loop Join（SNLJ）

    // 伪代码
    for (r in R) {
        for (s in S) {
            if (r satisfy condition s) {
                output ;
            }
        }
    }

SNLJ

SNLJ就是两层循环全量扫描连接的两张表，得到符合条件的两条记录则输出，这也就是让两张表做笛卡尔积，比较次数是R * S，是比较暴力的算法，会比较耗时。

2、Index Nested Loop Join（INLJ）

    // 伪代码
    for (r in R) {
        for (si in SIndex) {
            if (r satisfy condition si) {
                output ;
            }
        }
    }

INLJ

INLJ是在SNLJ的基础上做了优化，通过连接条件确定可用的索引，在Inner Loop中扫描索引而不去扫描数据本身，从而提高Inner Loop的效率。
而INLJ也有缺点，就是如果扫描的索引是非聚簇索引，并且需要访问非索引的数据，会产生一个回表读取数据的操作，这就多了一次随机的I/O操作。

3、Block Nested Loop Join（BNLJ）

一般情况下，MySQL优化器在索引可用的情况下，会优先选择使用INLJ算法，但是在无索引可用，或者判断full scan可能比使用索引更快的情况下，还是不会选择使用过于粗暴的SNLJ算法。
这里就出现了BNLJ算法了，BNLJ在SNLJ的基础上使用了join buffer，会提前读取Inner Loop所需要的记录到buffer中，以提高Inner Loop的效率。

    // 伪代码
    for (r in R) {
        for (sbu in SBuffer) {
            if (r satisfy condition sbu) {
                output ;
            }
        }
    }

BNLJ

MySQL中控制join buffer大小的参数名是join_buffer_size。

We only store the used columns in the join buffer, not the whole rows.
join-buffer-size

根据MySQL手册中的说法，join_buffer_size缓冲的是被使用到的列。

算法比较(外表大小R，内表大小S)：

\algorithm comparison\	Simple Nested Loop Join	Index Nested Loop Join	Block Nested Loop Join
外表扫描次数	1	1	1
内表扫描次数	R	0
读取记录次数	R + R * S	R + RS_Matches
比较次数	R * S	R * IndexHeight	R * S
回表次数	0	RS_Matches	0

在MySQL5.6中，对INLJ的回表操作进行了优化，增加了Batched Key Access Join（批量索引访问的表关联方式，这样翻译可以不。。。）和Multi Range Read（mrr，多范围读取）特性，在join操作中缓存所需要的数据的rowid，再批量去获取其数据，把I/O从多次零散的操作优化为更少次数批量的操作，提高效率。