干涉MySQL优化器使用hash join的方法

怎么入门数据库编程？需要学习哪些知识点？这是新手们刚接触编程时常见的问题；下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点，希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《干涉MySQL优化器使用hash join的方法》，涉及到hash、MySQL优化器、join，有需要的可以收藏一下

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。GreatSQL是MySQL的国产分支版本，使用上与MySQL一致。

我们知道Oracle提供了比较灵活的hint提示来指示优化器在多表连接时选择哪种表连接方式，比如use_nl，no_use_nl控制是否使用Nest Loop Join，use_hash,no_use_hash控制是否使用hash join。

但是MySQL长期以来只有一种表连接方式，那就是Nest Loop Join，直到MySQL8.0.18版本才出现了hash join， 所以MySQL在控制表连接方式上没有提供那么多丰富的hint给我们使用，hash_join与no_hash_join的hint只是惊鸿一瞥，只在8.0.18版本存在，8.0.19及后面的版本又将这个hint给废弃了，那如果我们想让两个表做hash join该怎么办呢？

实验

我们来以MySQL8.0.25的单机环境做一个实验。建两个表，分别插入10000行数据，使用主键做这两个表的关联查询。

create table t1(id int primary key,c1 int,c2 int);
create table t2(id int primary key,c1 int,c2 int);
delimiter //
CREATE PROCEDURE p_test()
BEGIN
declare i int;
set i=1;
while i
查询一下两表使用主键字段关联查询时实际的执行计划，如下图所示：

查询一下两表使用非索引字段关联查询时实际的执行计划，如下图所示：

从执行计划可以看出，被驱动表的关联字段上有索引，优化器在选择表连接方式时会倾向于选择Nest Loop Join，当没有可用索引时倾向于选择hash join。
基于这一点那我们可以使用no_index提示来禁止语句使用关联字段的索引。

从上面的执行计划可以看出使用no_index提示后，优化器选择了使用hash join。
当索引的选择性不好时，优化器选择使用索引做Nest Loop Join是效率是很低的。
我们将实验的两个表中c1列的数据做一下更改,使其选择性变差，并在c1列上建普通索引。
update t1 set c1=1 where id
当我们执行sql ：
select t1.*,t2.* from t1 join t2 on t1.c1=t2.c1;

这个查询结果会返回大量数据，被驱动表的关联字段c1列的索引选择性差，此时选择hash join是更明智的选择，但是优化器会选择走Nest Loop Join。我们可以通过实验验证一下hash join 与 Nest Loop Join的性能差异。

可以看出使用hash join的耗时是使用Nest Loop Join的1/6，但是优化器根据成本估算时，使用Nest Loop Join的成本要比使用hash join的成本低很多，所以会去选择Nest Loop Join，这个时候就需要加上hint 提示禁止使用关联字段的索引，被驱动表上每次都全表扫描的代价是很高的，这样优化器估算后就会选择走hash join。
MySQL官方文档里提到用BNL，NO_BNL的hint提示来影响hash join的优化，但是经过实验证明，在表连接关联字段上没有可用索引时，优化器估算成本后不会对被驱动表使用BNL全表扫描的方式做嵌套循环连接，而是会选择使用hash join，那这样NO_BNL在这个场景下就没有用武之地了。
那么既然不用这个索引，把这个索引去掉不就可以了吗？为什么非要使用no_index的hint提示呢，我们要知道业务使用的场景何其多，此处不用，别处使用了这个索引效率可能会有大的提升啊，这个时候就凸显了hint的优势，只需要控制此语句的使用就好了。
总结
Nest Loop Join有其优势，它是response最快的连接方式，适用于返回数据量小的场景。当两个大表连接，返回大量数据，且关联字段的索引比较低效时，使用hash join就会比较高效，我们可以使用no_index的hint提示禁用关联字段的低效索引，促使优化器选择hash join。
终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《干涉MySQL优化器使用hash join的方法》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识，快来关注吧！