MySQL的join buffer原理
一、mysql的join buffer
在mysql对于join操作的处理过程中,join buffer是一个重要的概念,也是mysql对于table join的一个重要的优化手段。虽然这个概念实现并不复杂,但是这个是实现mysql join连接优化的一个重要方法,在"暴力"连接的时候可以极大提高join查询的效率。
关于这个概念的权威说明当然是来自mysql文档中对于这个概念的说明,说明的文字不多,但是言简意赅,说明了这个优化的主要实现思想:
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存储空间的分配
下面函数中table_count表示的就是所有join table中在该table之前的非const table数量,因为这个table要缓存自己之前所有table中的每条记录中"需读取"(tables[i].table->read_set置位)。
其中两重循环每次执行都是复制下需要缓存的field的描述结构(及其对应的数据源),或者说,二重循环只是为了赋值和保存元数据,而最后的cache->buff=(uchar*) my_malloc(size,myf(0))才是真正的分配满足条件的记录内容。
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、普通的多表查询实现
这个"普通"当然也可以理解为"朴素"、"直观"的意思,也是大部分情况下的执行流程。普通查询其实就是对于对于各个表格进行递归调用,和矩阵的乘法一样一样的,这个对应非常直观,也非常通用。
而这个常规的查询动作就是通过sub_select函数来实现,这个函数本质性上是执行
tsecer_select() { for (r = first ; r != end ; r = next) { if(sofartest()) { nexttable.tsecer_select() } } }
其中的sofartest()表示"使用所有当前已读取表格可以进行的判断",也就是where中下推的表达式。例如 select * from a, b where a.a > 10 and b.b + a.a = 10,在a表读取之后,其实已经可以执行 a.a > 10的判断。当然这个是一个甚至算不上伪代码的描述方法,而真正的代码对应为:
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; } …… }
这里可以看到,这个地方是一个递归,用来产生一个笛卡尔叉乘集合,从程序实现和数学表达上看都非常简洁可爱。
在mysql的实现中,tsecer_select函数中的for循环大致相当sub_select中的while循环,而tsecer_select函数中循环体内的内容被放在了evaluate_join_record函数中,其中的sofartest对应evaluate_join_record::test(select_cond->val_int());tsecer_select中的nexttable.tsecer_select()语句对应evaluate_join_record::(*join_tab->next_select)(join, join_tab+1, 0)。
四、join buffer的select实现
当使用join buffer cache时,next_select函数指向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; }
结合mysql文档中的说明,这里的代码意义就比较明显。开始对于end_of_records的判断对应的就是
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);
对应
- store used fields from t1, t2 in cache - if cache is full
其中store_record_in_cache函数会判断cache是否已满,如果cache可以放入更多的缓存,则把之前table的组合记录存储在cache中,并返回nested_loop_ok。注意:这个地方可以说是整个cache优化的关键,因为这里并没有启动对于table的扫描。反过来说,如果cache数据已经满了,则调用flush_cached_records函数来进行下面的流程
- 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
这个流程的特殊之处在于遍历的驱动是通过对于table的每一条记录来和cache中所有t1、t2组合来进行比较,来判断是否满足下推where条件(if row satisfies join condition),则执行join_tab->next_select函数(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 {//遍历t3表格所有记录 …… for (i=(join_tab->cache.records- (skip_last ? 1 : 0)) ; i-- > 0 ;) {//遍历cache中所有t1、t2记录组合 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) {//满足下推的where条件 //执行下一个table的遍历 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、举例来说明下这个流程
这个实现的核心思想并不复杂,结合具体的例子来看就更加的简单直观。
举个例子,其中使用两个简单的table,其中分别存储一个x,和y的值,我们希望通过一个join操作来计算这两个表格中所有的满足 x
x + y
y == 5 * 5,也就是我们最常见的"勾三股四弦五"这样的经典勾股数数值。
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的情况下,对于harry表的每个x值,对应的tsecer表都要进行一次全表扫描,之后使用这个x和y的组合判断是否满足x
x + y
y == 5 * 5这条件。由于x总共有5个值,所以tsecer需要全表扫描的次数就是5次。
2、使用joinbuffer
对于x的每个值,tsecer表在执行的时候先是把这个值缓存到joinbuffer中,如果buffer缓冲内容非空,那么把此时的x的值存储在buffer中后直接返回;当join buffer满或者是最后一条记录的时候,此时开始启动对于tsecer表的扫描,对于tsecer表中读取的每一个记录,结合前面缓存的每一个记录,看是否满足自己判断条件。
对于我们看到的例子,这个地方harry表的5个值都在缓存中,在tsecer表的扫描过程中,对于从tsecer中读取的每一条记录,结合缓存中的“每一条”缓存,判断这个组合结果是否满足条件,如果任意一个组很满足,那么就继续next_select。
在这个使用buffer的例子中,可以看到这个地方只是对于tsecer表进行了一次扫描,而通常来说,数据库的扫描代码是最高的(因为要涉及到磁盘读取),这样使用buffer的方式将tsecer表的扫描降低为1次,所以这个效率提高很多,特别是在涉及到的多个table,并且/或者 每个table中的记录数量都很多的情况下。
3、cache可以优化的原因
本质上说,这个效率提高的原因在于提高了从table中获得的每条记录的“利用率”,在使用直观扫描方式时,table的全表扫描只是和一个组合进行匹配,而使用buffer之后则是和cache中的所有组合进行匹配。
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