在MySQL 中，只有一種 Join 算法，就是大名鼎鼎的 Nested Loop Join，他沒有其他很多數據庫所提供的 Hash Join，也沒有 Sort Merge Join。顧名思義，Nested Loop Join 實際上就是通過驅動表的結果集作為循環基礎數據，然后一條一條的通過該結果集中的數據作為過濾條件到下一個表中查詢數據，然后合并結果。如果還有第三個參與 Join，則再通過前兩個表的 Join 結果集作為循環基礎數據，再一次通過循環查詢條件到第三個表中查詢數據，如此往復。
還是通過示例和圖解來說明吧，后面將通過我個人數據庫測試環境中的一個 example(自行設計，非MySQL 自己提供) 數據庫中的三個表的 Join 查詢來執行
示例。
留心
：由于這里有些內容須要
在MySQL 5.1.18之后的版本中才會體現出來，所以本測試的MySQL 版本為5.1.26
表結構：
1 sky@localhost : example 11:09:32> show create table user_group\G
2
3 *************************** 1. row ***************************
4
5 table: user_group
6
7 Create table: CREATE table `user_group` (
8
9 `user_id` int(11) NOT NULL,
10
11 `group_id` int(11) NOT NULL,
12
13 `user_type` int(11) NOT NULL,
14
15 `gmt_create` datetime NOT NULL,
16
17 `gmt_modified` datetime NOT NULL,
18
19 `status` varchar(16) NOT NULL,
20
21 KEY `idx_user_group_uid` (`user_id`)
22
23 ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
24
25 1 row in set (0.00 sec)
26
27 sky@localhost : example 11:10:32> show create table group_message\G
28
29 *************************** 1. row ***************************
30
31 table: group_message
32
33 Create table: CREATE table `group_message` (
34
35 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
36
37 `gmt_create` datetime NOT NULL,
38
39 `gmt_modified` datetime NOT NULL,
40
41 `group_id` int(11) NOT NULL,
42
43 `user_id` int(11) NOT NULL,
44
45 `author` varchar(32) NOT NULL,
46
47 `subject` varchar(128) NOT NULL,
48
49 PRIMARY KEY (`id`),
50
51 KEY `idx_group_message_author_subject` (`author`,`subject`(16)),
52
53 KEY `idx_group_message_author` (`author`),
54
55 KEY `idx_group_message_gid_uid` (`group_id`,`user_id`)
56
57 ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=97 DEFAULT CHARSET=utf8
58
59 1 row in set (0.00 sec)
60
61 sky@localhost : example 11:10:43> show create table group_message_content\G
62
63 *************************** 1. row ***************************
64
65 table: group_message_content
66
67 Create table: CREATE table `group_message_content` (
68
69 `group_msg_id` int(11) NOT NULL,
70
71 `content` text NOT NULL,
72
73 KEY `group_message_content_msg_id` (`group_msg_id`)
74
75 ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
76
77 1 row in set (0.00 sec)運用
Query如下：
1 select m.subject msg_subject, c.content msg_content
2
3 from user_group g,group_message m,group_message_content c
4
5 where g.user_id = 1
6
7 and m.group_id = g.group_id
8
9 and c.group_msg_id = m.id
看看我們的 Query 的執行計劃：
1 sky@localhost : example 11:17:04> exp
lain select m.subject msg_subject, c.content msg_content
2
3 -> from user_group g,group_message m,group_message_content c
4
5 -> where g.user_id = 1
6
7 -> and m.group_id = g.group_id
8
9 -> and c.group_msg_id = m.id\G
10
11 *************************** 1. row ***************************
12
13 id: 1
14
15 select_type: SIMPLE
16
17 table: g
18
19 type: ref
20
21 possible_keys: user_group_gid_ind,user_group_uid_ind,user_group_gid_uid_ind
22
23 key: user_group_uid_ind
24
25 key_len: 4
26
27 ref: const
28
29 rows: 2
30
31 Extra:
32
33 *************************** 2. row ***************************
34
35 id: 1
36
37 select_type: SIMPLE
38
39 table: m
40
41 type: ref
42
43 possible_keys: PRIMARY,idx_group_message_gid_uid
44
45 key: idx_group_message_gid_uid
46
47 key_len: 4
48
49 ref: example.g.group_id
50
51 rows: 3
52
53 Extra:
54
55 *************************** 3. row ***************************
56
57 id: 1
58
59 select_type: SIMPLE
60
61 table: c
62
63 type: ref
64
65 possible_keys: idx_group_message_content_msg_id
66
67 key: idx_group_message_content_msg_id
68
69 key_len: 4
70
71 ref: example.m.id
72
73 rows: 2
74
75 Extra:
我們可以看出，MySQL Query Optimizer 選擇了 user_group 作為驅動表，首先運用
我們傳入的條件 user_id 通過 該表上面的索引 user_group_uid_ind 來執行
const 條件的索引 ref 查找，然后以 user_group 表中過濾出來的結果集的 group_id 字段作為查詢條件，對 group_message 循環查詢，然后再通過 user_group 和 group_message 兩個表的結果集中的 group_message 的 id 作為條件 與 group_message_content 的 group_msg_id 比較執行
循環查詢，才得到最終的結果。沒啥特別的，后一個引用前一個的結果集作為條件，實現流程
可以通過下圖表示：
下面的我們調整一下 group_message_content 去掉上面的 idx_group_message_content_msg_id 這個索引，然后再看看會是什么效果：
1 sky@localhost : example 11:25:36> drop index idx_group_message_content_msg_id on group_message_content;
2
3 Query OK, 96 rows affected (0.11 sec)
4
5 sky@localhost : example 10:21:06> exp
lain
6
7 -> select m.subject msg_subject, c.content msg_content
8
9 -> from user_group g,group_message m,group_message_content c
10
11 -> where g.user_id = 1
12
13 -> and m.group_id = g.group_id
14
15 -> and c.group_msg_id = m.id\G
16
17 *************************** 1. row ***************************
18
19 id: 1
20
21 select_type: SIMPLE
22
23 table: g
24
25 type: ref
26
27 possible_keys: idx_user_group_uid
28
29 key: idx_user_group_uid
30
31 key_len: 4
32
33 ref: const
34
35 rows: 2
36
37 Extra:
38
39 *************************** 2. row ***************************
40
41 id: 1
42
43 select_type: SIMPLE
44
45 table: m
46
47 type: ref
48
49 possible_keys: PRIMARY,idx_group_message_gid_uid
50
51 key: idx_group_message_gid_uid
52
53 key_len: 4
54
55 ref: example.g.group_id
56
57 rows: 3
58
59 Extra:
60
61 *************************** 3. row ***************************
62
63 id: 1
64
65 select_type: SIMPLE
66
67 table: c
68
69 type: ALL
70
71 possible_keys: NULL
72
73 key: NULL
74
75 key_len: NULL
76
77 ref: NULL
78
79 rows: 96
80
81 Extra: Using where; Using join buffer
我們看到不僅僅 group_message_content 表的訪問從 ref 變成了 ALL，此外，在最后一行的 Extra信息從沒有任何內容變成為 Using where; Using join buffer，也就是說，對于從 ref 變成 ALL 很容易理解，沒有可以運用
的索引的索引了嘛，當然得執行
全表掃描了，Using where 也是因為變成全表掃描之后，我們須要
取得的 content 字段只能通過對表中的數據執行
where 過濾才能取得，但是后面出現的 Using join buffer 是一個啥呢?
我們知道，MySQL 中有一個供我們配置
的參數 join_buffer_size ，這里實際上就是運用
到了通過該參數所配置
的 Buffer 區域。那為啥之前的執行計劃中沒有用到呢?
實際上，Join Buffer 只有當我們的 Join 類型為 ALL(如示例中)，index，rang 或者是 index_merge 的時候 才能夠運用
，所以，在我們去掉 group_message_content 表的 group_msg_id 字段的索引之前，由于 Join 是 ref 類型的，所以我們的執行計劃中并沒有看到有運用
Join Buffer。
當我們運用
了 Join Buffer 之后，我們可以通過下面的這張圖片來表示 Join 完成流程
：
方法及怎么用？)
