为什么禁止超过三张表 join，原理是什么？

概述前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop)，不支持排序-合并连接...

独行侠梦

3090人浏览 · 2022-03-08 21:45:59

独行侠梦 · 2022-03-08 21:45:59 发布

概述

前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop)，不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。

摘要

不超过3层是为了效率。
更通用，更好为了分布式做准备。

下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~

MySQL多表关联查询效率高点还是多次单表查询效率高？

A,B两个表数据规模十几万，数据规模都不大，单机MySQL够用了，在单机的基础上要关联两表的数据，先说一个极端情况，A,B两个表都没有索引，并且关联是笛卡尔积，那关联结果会爆炸式增长，可能到亿级别，这个时候网络IO成了瓶颈，这个时候两次十万行结果集的拉去可能远小于1次亿级别的结果集的拉取，那么将关联合并拉到service层做更快。

但实际业务中一般不会有这么蠢的行为，一般关联会有连接条件，并且连接条件上会有索引，一般是有一个结果集比较小，拿到这个结果集去另一张表去关联出其它信息。

如果放到service层去做，最快的方式是，先查A表，得到一个小的结果集，一次rpc，再根据结果集，拼凑出B表的查询条件，去B表查到一个结果集，再一次rpc，再把结果集拉回service层，再一次rpc，然后service层做合并，3次rpc。

如果用数据库的join，关联结果拉回来，一次rpc，帮你省了两次rpc，当然数据库上做关联更快，对应到数据库就是一次blk nested loop join，这是业务常用情况。

但是确实大多数业务都会考虑把这种合并操作放到service层，一般是有以下几方面考虑：

第一

单机数据库计算资源很贵，数据库同时要服务写和读，都需要消耗CPU，为了能让数据库的吞吐变得更高，而业务又不在乎那几百微妙到毫秒级的延时差距，业务会把更多计算放到service层做，毕竟计算资源很好水平扩展，数据库很难啊，所以大多数业务会把纯计算操作放到service层做，而将数据库当成一种带事务能力的kv系统来使用，这是一种重业务，轻DB的架构思路

第二

很多复杂的业务可能会由于发展的历史原因，一般不会只用一种数据库，一般会在多个数据库上加一层中间件，多个数据库之间就没办法join了，自然业务会抽象出一个service层，降低对数据库的耦合。

第三

对于一些大型公司由于数据规模庞大，不得不对数据库进行分库分表，对于分库分表的应用，使用join也受到了很多限制，除非业务能够很好的根据sharding key明确要join的两个表在同一个物理库中。而中间件一般对跨库join都支持不好。

举一个很常见的业务例子，在分库分表中，要同步更新两个表，这两个表位于不同的物理库中，为了保证数据一致性，一种做法是通过分布式事务中间件将两个更新操作放到一个事务中，但这样的操作一般要加全局锁，性能很捉急，而有些业务能够容忍短暂的数据不一致，怎么做？

让它们分别更新呗，但是会存在数据写失败的问题，那就起个定时任务，扫描下A表有没有失败的行，然后看看B表是不是也没写成功，然后对这两条关联记录做订正，这个时候同样没法用join去实现，只能将数据拉到service层应用自己来合并了。。。

到这里答案就很清楚了~

对关联查询进行分解

很多高性能的应用都会对关联查询进行分解。

简单地，可以对每个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。例如，下面这个查询：

select * from tag
join tag_post on tag_post.tag_id=tag.id
join post on tag_post.post_id=post.id
where tag.tag=’mysql’;

可以分解成下面这些查询来代替：

Select * from tag where tag=’mysql’;
Select * from tag_post where tag_id=1234;
Select * from post where id in(123,456,567,9989,8909);

为什么会这样做呢？原本一条查询，这里却变成了多条查询，返回结果又是一模一样。

事实上，用分解关联查询的方式重构查询具有如下优势：

让缓存的效率更高。
许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。另外对于MySQL的查询缓存来说，如果关联中的某个表发生了变化，那么就无法使用查询缓存了，而拆分后，如果某个表很少改变，那么基于该表的查询就可以重复利用查询缓存结果了。
将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。
在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。
查询本身效率也可能会有所提升
可以减少冗余记录的查询。
更进一步，这样做相当于在应用中实现了哈希关联，而不是使用MySQL的嵌套环关联，某些场景哈希关联的效率更高很多。