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面试官:为什么mysql不建议执行超过3表以上的多表关联查询?

时间:2019-06-13   阅读:757次   来源:博客园
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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。

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:

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:

  1. 让缓存的效率更高。
  2. 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。
  3. 将查询分解后,执行单个查询可以减少锁的竞争。
  4. 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。
  5. 查询本身效率也可能会有所提升
  6. 可以减少冗余记录的查询。
  7. 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。

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    Erlo.vip2021-01-22 13:54:44Hello、欢迎使用吐槽小黑屋,这就是个吐槽的地方。
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