join查询可以⽆限叠加吗？MySQL对join查询有什么限制吗？

大家好，我是 V 哥。正如主题一样，join查询可以⽆限叠加吗？MySQL对join查询有什么限制吗？理解这些，可以让我们在使用 join时更加游刃有余。首先可以肯定的是，在 MySQL 中，JOIN 查询不可以无限叠加，并且存在多方面的限制，下面 V 哥来详细介绍一下，话说，先赞再看，你必腰缠万贯。

JOIN查询限制有哪些

资源限制

CPU 资源：每增加一个 JOIN 操作，数据库需要进行更多的表连接计算，这会使 CPU 的负担显著加重。当 JOIN 表数量过多时，CPU 可能会出现高负载甚至飙升的情况，导致数据库性能急剧下降，严重时会使服务器响应变慢甚至无响应。例如，一个小型电商系统在进行商品信息、订单信息、用户信息、物流信息等多张表的 JOIN 查询时，如果表数量过多，服务器的 CPU 使用率可能会从正常的 20% 飙升到 90% 以上。
内存资源：JOIN 操作通常需要在内存中临时存储中间结果。随着 JOIN 表数量的增加，所需的内存空间也会大幅增长。如果内存不足，MySQL 可能会将部分数据交换到磁盘上，即发生内存交换（swap），这会极大地降低查询性能。比如，当同时对 10 张以上的大表进行 JOIN 查询时，可能会导致内存不足，使得查询时间从原本的秒级延长到分钟级甚至更长。
磁盘 I/O 资源：在处理 JOIN 查询时，数据库需要从磁盘读取表的数据。如果 JOIN 的表数量过多，磁盘 I/O 操作会变得频繁，成为查询性能的瓶颈。特别是对于存储在机械硬盘上的数据库，过多的 JOIN 查询会使磁盘寻道时间增加，导致查询速度变慢。

性能限制

查询复杂度：JOIN 查询的复杂度会随着表数量的增加呈指数级增长。即使每个表的数据量不大，过多的 JOIN 操作也会使查询计划变得非常复杂，优化器可能难以找到最优的执行计划。例如，当进行 5 张表的 JOIN 查询时，优化器可能需要考虑多种不同的连接顺序和算法，随着表数量的增加，这种组合的可能性会急剧增加，导致查询性能下降。
数据量影响：如果参与 JOIN 的表数据量很大，即使是少量的 JOIN 操作也可能会导致性能问题。而且随着 JOIN 表数量的增加，数据量会进一步膨胀，使得查询性能恶化。例如，两张分别有 10 万条记录的表进行 JOIN 操作，可能会产生 100 万条中间结果，如果再加入一张 10 万条记录的表进行 JOIN，中间结果可能会达到数千万条，这会严重影响查询性能。

语法和系统限制

表数量限制：虽然 MySQL 没有明确规定 JOIN 查询中表的最大数量，但在实际使用中，过多的表连接会导致语法解析和查询执行变得困难。不同版本的 MySQL 对表数量的实际承受能力不同，一般来说，当 JOIN 的表数量超过 10 张时，就可能会出现性能问题或语法解析错误。
嵌套深度限制：如果使用嵌套的 JOIN 查询，MySQL 对嵌套深度也有一定的限制。过深的嵌套会使查询语句难以理解和维护，同时也会增加查询的复杂度和执行时间。

案例说明

假设有一个复杂的业务系统，涉及到用户表（users）、订单表（orders）、商品表（products）、物流表（logistics）和支付表（payments）。如果编写如下的 JOIN 查询：

SELECT *
FROM users
JOIN orders ON users.user_id = orders.user_id
JOIN products ON orders.product_id = products.product_id
JOIN logistics ON orders.order_id = logistics.order_id
JOIN payments ON orders.order_id = payments.order_id;

当每个表的数据量较大时，这个查询可能会消耗大量的系统资源，导致查询性能下降。而且，如果后续再增加更多的表进行 JOIN，问题会更加严重。

join 查询导致 MySQL 性能下降时，有哪些优化方法？

当 JOIN 查询导致 MySQL 性能下降时，可以从 SQL 语句优化、索引优化、数据库配置优化、表结构设计优化等多个方面采取措施，以下是详细介绍：

SQL 语句优化

减少不必要的列：只选择查询中实际需要的列，避免使用 SELECT *。因为查询不必要的列会增加数据传输量和处理时间。

-- 优化前
SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;
-- 优化后
SELECT orders.order_id, customers.customer_name FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

使用合适的 JOIN 类型：根据业务需求选择合适的 JOIN 类型，如 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 等。避免使用不必要的外连接，因为外连接会产生更多的结果集，增加处理开销。
添加 LIMIT 子句：如果只需要部分结果，可以使用 LIMIT 子句限制返回的记录数，减少数据处理量。

SELECT orders.order_id, customers.customer_name 
FROM orders 
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id 
LIMIT 10;

索引优化

为连接列创建索引：在 JOIN 查询中，为参与连接的列创建索引可以显著提高查询性能。索引可以加快表之间的匹配速度，减少全表扫描的开销。

-- 为 orders 表的 customer_id 列创建索引
CREATE INDEX idx_orders_customer_id ON orders (customer_id);
-- 为 customers 表的 customer_id 列创建索引
CREATE INDEX idx_customers_customer_id ON customers (customer_id);

复合索引：如果查询中涉及多个条件的 JOIN，可以考虑创建复合索引。复合索引可以覆盖多个查询条件，提高查询效率。

-- 为 orders 表的 customer_id 和 order_date 列创建复合索引
CREATE INDEX idx_orders_customer_date ON orders (customer_id, order_date);

数据库配置优化

调整 innodb_buffer_pool_size：innodb_buffer_pool_size 是 InnoDB 存储引擎用于缓存数据和索引的内存区域。适当增大该参数可以提高数据的缓存命中率，减少磁盘 I/O 操作，从而提升 JOIN 查询性能。

[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 2G

调整 sort_buffer_size：sort_buffer_size 用于排序操作的缓冲区大小。如果 JOIN 查询中包含排序操作，可以适当增大该参数，减少排序时的磁盘 I/O。

[mysqld]
sort_buffer_size = 2M

表结构设计优化

垂直拆分：如果表的字段过多，可以将不常用的字段分离到其他表中，减少每次查询时需要读取的数据量。
水平拆分：对于数据量非常大的表，可以进行水平拆分，将数据分散到多个表中。例如，按时间范围或业务规则进行拆分，减少单个表的数据量，提高查询性能。

其他优化方法

使用临时表：对于复杂的 JOIN 查询，可以将中间结果存储在临时表中，然后对临时表进行后续查询。这样可以减少重复计算，提高查询效率。

-- 创建临时表存储中间结果
CREATE TEMPORARY TABLE temp_orders AS
SELECT orders.order_id, customers.customer_name 
FROM orders 
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;
-- 对临时表进行查询
SELECT * FROM temp_orders;

分析查询执行计划：使用 EXPLAIN 关键字分析 JOIN 查询的执行计划，了解查询的执行过程和性能瓶颈，根据分析结果进行针对性的优化。

EXPLAIN SELECT orders.order_id, customers.customer_name 
FROM orders 
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

join的查询算法

最后，咱们还是要来了解一下 join 的查询算法，知其然知其所以然嘛。在 MySQL 中，主要有三种常见的 JOIN 查询算法，分别是嵌套循环连接（Nested-Loop Join，NLJ）、基于块的嵌套循环连接（Block Nested-Loop Join，BNL）和索引嵌套循环连接（Index Nested-Loop Join，INL），下面为你详细介绍：

嵌套循环连接（Nested-Loop Join，NLJ）

基本原理：嵌套循环连接是最基本的 JOIN 算法，它使用两层循环来实现表的连接。外层循环遍历驱动表（通常是数据量较小的表）的每一行，对于驱动表的每一行，内层循环遍历被驱动表的所有行，将满足连接条件的行组合起来作为结果集。
示例代码及过程分析：假设有两个表 t1 和 t2，要进行 JOIN 查询：

SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id;-- 首先，MySQL 会选择一个表作为驱动表，假设选择 `t1` 作为驱动表。
-- 外层循环遍历 `t1` 表的每一行，对于 `t1` 表中的每一行数据，内层循环会遍历 `t2` 表的所有行，检查 `t1.id` 和 `t2.id` 是否相等，如果相等则将这两行数据组合起来添加到结果集中。

性能特点：该算法的时间复杂度为 $O (N * M)$ ，其中 $N$ 是驱动表的行数， $M$ 是被驱动表的行数。当表的数据量较大时，性能会非常差，因为需要进行大量的嵌套循环操作。

索引嵌套循环连接（Index Nested-Loop Join，INL）

基本原理：索引嵌套循环连接是嵌套循环连接的一种优化版本。当被驱动表上有适合连接条件的索引时，MySQL 会使用索引来加速内层循环的查找过程。外层循环仍然遍历驱动表的每一行，对于驱动表的每一行，通过被驱动表上的索引快速定位到满足连接条件的行，而不需要像普通嵌套循环连接那样遍历被驱动表的所有行。
示例代码及过程分析：同样是上面的 JOIN 查询，如果 t2 表的 id 列上有索引：

SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id;-- 外层循环遍历 `t1` 表的每一行。
-- 对于 `t1` 表中的每一行，根据 `t1.id` 的值，通过 `t2` 表的 `id` 索引快速定位到 `t2` 表中满足 `t2.id = t1.id` 的行，将这两行数据组合起来添加到结果集中。

性能特点：由于使用了索引，大大减少了内层循环的查找时间，性能得到了显著提升。其时间复杂度接近 $O (N * l o g (M))$ ，其中 $N$ 是驱动表的行数， $M$ 是被驱动表的行数。

基于块的嵌套循环连接（Block Nested-Loop Join，BNL）

基本原理：当被驱动表上没有适合连接条件的索引时，MySQL 会使用基于块的嵌套循环连接算法。该算法会将驱动表的数据分块读入到内存的 join buffer 中，然后将被驱动表的每一行与 join buffer 中的所有行进行比较，找出满足连接条件的行。
示例代码及过程分析：假设 t2 表的 id 列上没有索引：

SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id;-- 首先，MySQL 会将 `t1` 表的数据分块读入到 join buffer 中，join buffer 的大小由 `join_buffer_size` 参数控制。
-- 然后，遍历 `t2` 表的每一行，将 `t2` 表的每一行与 join buffer 中的所有行进行比较，检查 `t1.id` 和 `t2.id` 是否相等，如果相等则将这两行数据组合起来添加到结果集中。
-- 当 join buffer 中的数据处理完后，再从 `t1` 表中读取下一块数据到 join buffer 中，重复上述过程，直到 `t1` 表的所有数据都处理完毕。

性能特点：该算法减少了对驱动表的多次读取，提高了缓存命中率，从而在一定程度上提升了性能。但由于需要将驱动表的数据分块读入内存，并且在内存中进行比较操作，当表的数据量较大时，仍然会消耗较多的内存资源。

看完以上三种常见的 JOIN 查询算法，你是否和 V 哥一样也有疑惑，就是他们分别在什么情况下会被开启？接着奏乐接着舞。

MySQL三种 JOIN 算法的选择

在 MySQL 中，三种常见的 JOIN 查询算法（嵌套循环连接 NLJ、索引嵌套循环连接 INL、基于块的嵌套循环连接 BNL）通常由 MySQL 优化器根据查询语句、表结构、索引情况以及系统配置等因素自动选择，而不是由用户手动开启。下面详细介绍 MySQL 自动选择算法的情况：

索引嵌套循环连接（INL）

触发条件

存在合适索引：当被驱动表上存在与连接条件相匹配的索引时，MySQL 优化器会优先考虑使用索引嵌套循环连接算法。例如，有两个表 orders 和 customers，连接条件是 orders.customer_id = customers.customer_id，如果 customers 表的 customer_id 列上有索引，那么 MySQL 很可能会使用 INL 算法。

-- 示例表结构
CREATE TABLE orders (order_id INT PRIMARY KEY,customer_id INT
);
CREATE TABLE customers (customer_id INT PRIMARY KEY,customer_name VARCHAR(100)
);
-- 查询语句
SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

成本评估：优化器会通过成本模型来评估使用索引的成本。如果使用索引进行查找的成本低于全表扫描的成本，就会选择 INL 算法。

嵌套循环连接（NLJ）

触发条件

数据量小且无合适索引：当参与 JOIN 的表数据量都比较小，并且被驱动表上没有合适的索引时，MySQL 可能会选择嵌套循环连接算法。因为在数据量较小时，全表扫描的成本相对较低，使用简单的嵌套循环进行连接操作可以快速完成查询。
特殊情况：即使有索引，但如果索引的选择性很差（即索引列的值重复度很高），优化器经过成本评估后可能认为使用索引的成本过高，也会选择 NLJ 算法。

基于块的嵌套循环连接（BNL）

触发条件

无合适索引：当被驱动表上没有与连接条件匹配的索引时，并且表的数据量较大，无法直接使用简单的嵌套循环连接算法时，MySQL 会选择基于块的嵌套循环连接算法。
join_buffer_size 配置：join_buffer_size 参数的大小也会影响 BNL 算法的使用。如果 join_buffer_size 足够大，可以容纳驱动表的一部分数据，那么 MySQL 会将驱动表的数据分块读入 join_buffer 中，然后与被驱动表进行比较，从而提高查询性能。

-- 查看 join_buffer_size 参数
SHOW VARIABLES LIKE 'join_buffer_size';
-- 设置 join_buffer_size 参数（根据实际情况调整）
SET GLOBAL join_buffer_size = 2097152; -- 2MB

查看使用的算法

可以使用 EXPLAIN 语句来查看 MySQL 执行 JOIN 查询时所选择的算法和执行计划。

EXPLAIN SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

在 EXPLAIN 的结果中，可以通过 Extra 列的信息来判断使用的算法。例如，如果看到 Using index 通常表示使用了索引嵌套循环连接算法；如果看到 Using join buffer 则表示使用了基于块的嵌套循环连接算法。

最后

这下相信你已经充分理解 join 的来龙去脉了，兄台，都看到这里了，送个小赞👍鼓励一下，建议收藏起来，肯定你能用得上。关注威哥爱编程，全栈路上你就行。