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MySQL 8.0 新特性之哈希連接（Hash Join）

MySQL 開(kāi)發(fā)組于 2019 年 10 月 14 日正式發(fā)布了 MySQL 8.0.18 GA 版本，帶來(lái)了一些新特性和增強(qiáng)功能。其中最引人注目的莫過(guò)于多表連接查詢支持 hash join 方式了。我們先來(lái)看看官方的描述：

MySQL 實(shí)現(xiàn)了用于內(nèi)連接查詢的 hash join 方式。例如，從 MySQL 8.0.18 開(kāi)始以下查詢可以使用 hash join 進(jìn)行連接查詢：

SELECT * 
  FROM t1 
  JOIN t2 
    ON t1.c1=t2.c1;

Hash join 不需要索引的支持。大多數(shù)情況下，hash join 比之前的 Block Nested-Loop 算法在沒(méi)有索引時(shí)的等值連接更加高效。使用以下語(yǔ)句創(chuàng)建三張測(cè)試表：

CREATE TABLE t1 (c1 INT, c2 INT);
CREATE TABLE t2 (c1 INT, c2 INT);
CREATE TABLE t3 (c1 INT, c2 INT);

使用EXPLAIN FORMAT=TREE命令可以看到執(zhí)行計(jì)劃中的 hash join，例如：

mysql> EXPLAIN FORMAT=TREE
  -> SELECT * 
  ->   FROM t1 
  ->   JOIN t2 
  ->     ON t1.c1=t2.c1\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Inner hash join (t2.c1 = t1.c1) (cost=0.70 rows=1)
  -> Table scan on t2 (cost=0.35 rows=1)
  -> Hash
    -> Table scan on t1 (cost=0.35 rows=1)

必須使用 EXPLAIN 命令的 FORMAT=TREE 選項(xiàng)才能看到節(jié)點(diǎn)中的 hash join。另外，EXPLAIN ANALYZE命令也可以顯示 hash join 的使用信息。這也是該版本新增的一個(gè)功能。

多個(gè)表之間使用等值連接的的查詢也會(huì)進(jìn)行這種優(yōu)化。例如以下查詢：

SELECT * 
  FROM t1
  JOIN t2 
    ON (t1.c1 = t2.c1 AND t1.c2  t2.c2)
  JOIN t3 
    ON (t2.c1 = t3.c1);

在以上示例中，任何其他非等值連接的條件將會(huì)在連接操作之后作為過(guò)濾器使用?？梢酝ㄟ^(guò)EXPLAIN FORMAT=TREE命令的輸出進(jìn)行查看：

mysql> EXPLAIN FORMAT=TREE
  -> SELECT * 
  ->   FROM t1
  ->   JOIN t2 
  ->     ON (t1.c1 = t2.c1 AND t1.c2  t2.c2)
  ->   JOIN t3 
  ->     ON (t2.c1 = t3.c1)\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Inner hash join (t3.c1 = t1.c1) (cost=1.05 rows=1)
  -> Table scan on t3 (cost=0.35 rows=1)
  -> Hash
    -> Filter: (t1.c2  t2.c2) (cost=0.70 rows=1)
      -> Inner hash join (t2.c1 = t1.c1) (cost=0.70 rows=1)
        -> Table scan on t2 (cost=0.35 rows=1)
        -> Hash
          -> Table scan on t1 (cost=0.35 rows=1)

從以上輸出同樣可以看出，包含多個(gè)等值連接條件的查詢也可以（會(huì)）使用多個(gè) hash join 連接。

但是，如果任何連接語(yǔ)句（ON）中沒(méi)有使用等值連接條件，將不會(huì)采用 hash join 連接方式。例如：

mysql> EXPLAIN FORMAT=TREE
  ->   SELECT * 
  ->     FROM t1
  ->     JOIN t2 
  ->       ON (t1.c1 = t2.c1)
  ->     JOIN t3 
  ->       ON (t2.c1  t3.c1)\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: not executable by iterator executor>

此時(shí)，將會(huì)采用性能更慢的 block nested loop 連接算法。這與 MySQL 8.0.18 之前版本中沒(méi)有索引時(shí)的情況一樣：

mysql> EXPLAIN
  ->   SELECT * 
  ->     FROM t1
  ->     JOIN t2 
  ->       ON (t1.c1 = t2.c1)
  ->     JOIN t3 
  ->       ON (t2.c1  t3.c1)\G       
*************************** 1. row ***************************
      id: 1
 select_type: SIMPLE
    table: t1
  partitions: NULL
     type: ALL
possible_keys: NULL
     key: NULL
   key_len: NULL
     ref: NULL
     rows: 1
   filtered: 100.00
    Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
      id: 1
 select_type: SIMPLE
    table: t2
  partitions: NULL
     type: ALL
possible_keys: NULL
     key: NULL
   key_len: NULL
     ref: NULL
     rows: 1
   filtered: 100.00
    Extra: Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)
*************************** 3. row ***************************
      id: 1
 select_type: SIMPLE
    table: t3
  partitions: NULL
     type: ALL
possible_keys: NULL
     key: NULL
   key_len: NULL
     ref: NULL
     rows: 1
   filtered: 100.00
    Extra: Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)

Hash join 連接同樣適用于不指定查詢條件時(shí)的笛卡爾積（Cartesian product），例如：

mysql> EXPLAIN FORMAT=TREE
  -> SELECT *
  ->   FROM t1
  ->   JOIN t2
  ->   WHERE t1.c2 > 50\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Inner hash join (cost=0.70 rows=1)
  -> Table scan on t2 (cost=0.35 rows=1)
  -> Hash
    -> Filter: (t1.c2 > 50) (cost=0.35 rows=1)
      -> Table scan on t1 (cost=0.35 rows=1)

默認(rèn)配置時(shí)，MySQL 所有可能的情況下都會(huì)使用 hash join。同時(shí)提供了兩種控制是否使用 hash join 的方法：

在全局或者會(huì)話級(jí)別設(shè)置服務(wù)器系統(tǒng)變量 optimizer_switch 中的 hash_join=on 或者 hash_join=off 選項(xiàng)。默認(rèn)為 hash_join=on。

在語(yǔ)句級(jí)別為特定的連接指定優(yōu)化器提示 HASH_JOIN 或者 NO_HASH_JOIN。

可以通過(guò)系統(tǒng)變量 join_buffer_size 控制 hash join 允許使用的內(nèi)存數(shù)量；hash join 不會(huì)使用超過(guò)該變量設(shè)置的內(nèi)存數(shù)量。如果 hash join 所需的內(nèi)存超過(guò)該閾值，MySQL 將會(huì)在磁盤中執(zhí)行操作。需要注意的是，如果 hash join 無(wú)法在內(nèi)存中完成，并且打開(kāi)的文件數(shù)量超過(guò)系統(tǒng)變量 open_files_limit 的值，連接操作可能會(huì)失敗。為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以使用以下方法之一：

增加 join_buffer_size 的值，確保 hash join 可以在內(nèi)存中完成。

增加 open_files_limit 的值。

接下來(lái)他們比較一下 hash join 和 block nested loop 的性能，首先分別為 t1、t2 和 t3 生成 1000000 條記錄：

set join_buffer_size=2097152000;
SET @@cte_max_recursion_depth = 99999999;
INSERT INTO t1
-- INSERT INTO t2
-- INSERT INTO t3
WITH RECURSIVE t AS (
 SELECT 1 AS c1, 1 AS c2
 UNION ALL
 SELECT t.c1 + 1, t.c1 * 2
  FROM t
  WHERE t.c1  1000000
)
SELECT *
 FROM t;

沒(méi)有索引情況下的 hash join：

mysql> EXPLAIN ANALYZE
  -> SELECT COUNT(*)
  ->  FROM t1
  ->  JOIN t2 
  ->   ON (t1.c1 = t2.c1)
  ->  JOIN t3 
  ->   ON (t2.c1 = t3.c1)\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Aggregate: count(0) (actual time=22993.098..22993.099 rows=1 loops=1)
  -> Inner hash join (t3.c1 = t1.c1) (cost=9952535443663536.00 rows=9952435908880402) (actual time=14489.176..21737.032 rows=1000000 loops=1)
    -> Table scan on t3 (cost=0.00 rows=998412) (actual time=0.103..3973.892 rows=1000000 loops=1)
    -> Hash
      -> Inner hash join (t2.c1 = t1.c1) (cost=99682753413.67 rows=99682653660) (actual time=5663.592..12236.984 rows=1000000 loops=1)
        -> Table scan on t2 (cost=0.01 rows=998412) (actual time=0.067..3364.105 rows=1000000 loops=1)
        -> Hash
          -> Table scan on t1 (cost=100539.40 rows=998412) (actual time=0.133..3395.799 rows=1000000 loops=1)

1 row in set (23.22 sec)

mysql> SELECT COUNT(*)
  ->  FROM t1
  ->  JOIN t2 
  ->   ON (t1.c1 = t2.c1)
  ->  JOIN t3 
  ->   ON (t2.c1 = t3.c1);
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 1000000 |
+----------+
1 row in set (12.98 sec)

實(shí)際運(yùn)行花費(fèi)了 12.98 秒。這個(gè)時(shí)候如果使用 block nested loop：

mysql> EXPLAIN FORMAT=TREE
  -> SELECT /*+ NO_HASH_JOIN(t1, t2, t3) */ COUNT(*)
  ->  FROM t1
  ->  JOIN t2 
  ->   ON (t1.c1 = t2.c1)
  ->  JOIN t3 
  ->   ON (t2.c1 = t3.c1)\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: not executable by iterator executor>

1 row in set (0.00 sec)

SELECT /*+ NO_HASH_JOIN(t1, t2, t3) */ COUNT(*)
 FROM t1
 JOIN t2 
  ON (t1.c1 = t2.c1)
 JOIN t3 
  ON (t2.c1 = t3.c1);

EXPLAIN 顯示無(wú)法使用 hash join。查詢跑了幾十分鐘也沒(méi)有出結(jié)果，其中一個(gè) CPU 使用率到了 100%；因?yàn)橐恢痹趫?zhí)行嵌套循環(huán)（1000000 的 3 次方）。

再看有索引時(shí)的 block nested loop 方法，增加索引：

mysql> CREATE index idx1 ON t1(c1);
Query OK, 0 rows affected (7.39 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> CREATE index idx2 ON t2(c1);
Query OK, 0 rows affected (6.77 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> CREATE index idx3 ON t3(c1);
Query OK, 0 rows affected (7.23 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

查看執(zhí)行計(jì)劃并運(yùn)行相同的查詢語(yǔ)句：

mysql> EXPLAIN ANALYZE
  -> SELECT COUNT(*)
  ->  FROM t1
  ->  JOIN t2 
  ->   ON (t1.c1 = t2.c1)
  ->  JOIN t3 
  ->   ON (t2.c1 = t3.c1)\G
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Aggregate: count(0) (actual time=47684.034..47684.035 rows=1 loops=1)
  -> Nested loop inner join (cost=2295573.22 rows=998412) (actual time=0.116..46363.599 rows=1000000 loops=1)
    -> Nested loop inner join (cost=1198056.31 rows=998412) (actual time=0.087..25788.696 rows=1000000 loops=1)
      -> Filter: (t1.c1 is not null) (cost=100539.40 rows=998412) (actual time=0.050..5557.847 rows=1000000 loops=1)
        -> Index scan on t1 using idx1 (cost=100539.40 rows=998412) (actual time=0.043..3253.769 rows=1000000 loops=1)
      -> Index lookup on t2 using idx2 (c1=t1.c1) (cost=1.00 rows=1) (actual time=0.012..0.015 rows=1 loops=1000000)
    -> Index lookup on t3 using idx3 (c1=t1.c1) (cost=1.00 rows=1) (actual time=0.012..0.015 rows=1 loops=1000000)

1 row in set (47.68 sec)

mysql> SELECT COUNT(*)
  ->  FROM t1
  ->  JOIN t2 
  ->   ON (t1.c1 = t2.c1)
  ->  JOIN t3 
  ->   ON (t2.c1 = t3.c1);
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 1000000 |
+----------+
1 row in set (19.56 sec)

實(shí)際運(yùn)行花費(fèi)了 19.56 秒。所以在我們這個(gè)場(chǎng)景中的測(cè)試結(jié)果如下：

Hash Join（無(wú)索引）	Block Nested Loop（無(wú)索引）	Block Nested Loop（有索引）
12.98 s	未返回	19.56 s

再增加一個(gè) Oracle 12c 中無(wú)索引時(shí) hash join 結(jié)果：1.282 s。

再增加一個(gè) PostgreSQL 11.5 中無(wú)索引時(shí) hash join 結(jié)果：6.234 s。

再增加一個(gè) SQL 2017 中無(wú)索引時(shí) hash join 結(jié)果：5.207 s。

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的MySQL 8.0 新特性之哈希連接（Hash Join）,希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持！如果你覺(jué)得本文對(duì)你有幫助，歡迎轉(zhuǎn)載，煩請(qǐng)注明出處，謝謝！

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標(biāo)簽：鞍山黃石赤峰河北陽(yáng)江來(lái)賓果洛煙臺(tái)

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