MYSQL データベースの基礎 - 結合操作の原理

結合では、ネスト ループ結合アルゴリズムが使用されます。ネスト ループ結合には 3 つの種類があります。

t1 から * を選択し、t2 を t1.a = t2.a で結合します。
-- a 100 データ項目、b 1000 データ項目

単純なネストループ結合

テーブル t1 全体が走査されます。T1 は駆動テーブルとして使用されます。t1 の各データは、t2 のテーブル全体で照会されます。このプロセスは 100*1000 回比較されます。

t2 でフル テーブル クエリが実行されるたびに、フル テーブル スキャンがメモリ内で実行されるとは限らず、バッファー プールが削除され、ディスク上に配置される可能性があります。

ブロックネストループ結合（MySQL ドライバーリンクはインデックスを使用しません）

t1 テーブル全体を走査し、t1 データを join_buffer にロードし、次に t2 テーブル全体を走査して、t2 の各データを join_buffer の t1 にキャッシュされたデータと一致させます。

t1 フルテーブルスキャン = 100 回

t2 フルテーブルスキャン = 1000 回

クエリ数 = 1100

join_bufferでの比較 = 100 * 1000回

比較回数は Simple Nested-Loop Join と同じですが、比較処理は Simple Nested-Loop Join よりもはるかに高速で、パフォーマンスも向上します。

join_buffer にはサイズがあります。t1 で見つかったデータが join_buffer のサイズより大きい場合、t1 のデータの一部が最初にロードされます。t2 を比較した後、join_buffer はクリアされ、t1 の残りのデータがロードされます。ロードが不完全な場合は、操作が繰り返されます。

t1 のフル テーブル スキャンの数は join_buffer 1 の数と同じままですが、t2 のスキャンの数はセグメントの数で乗算されます。

駆動テーブルのデータ行数は N であり、アルゴリズム プロセスを完了するにはこれを K セグメントに分割する必要があり、駆動テーブルのデータ行数は M であると仮定します。

K = λ * N

駆動テーブルをスキャンする回数 = M * λ * N

λ は join_buffer のサイズに関係します。join_buffer のサイズが十分に大きい場合、大きなテーブル ドライバーと小さなテーブル ドライバーの時間は同じになります。

セグメンテーションが必要な場合、セグメンテーション回数が少ないほど、駆動テーブルがスキャンされる回数が少なくなるため、小さなテーブル ドライバーを使用する必要があります。

インデックス ネスト ループ結合 (MySQL ドライバー リンクはインデックスを使用します)

フィールド a がインデックス付けされている場合の上記の SQL を例に挙げてみましょう。

t1 テーブル全体がスキャンされ、t1 テーブルの各データが t2 テーブルにインデックスされます。ID が見つかった後、テーブルが再度クエリされます (接続フィールドが t2 テーブルの主キーである場合、テーブル取得操作は省略されます)。

t1はテーブル全体を100回スキャンします

t2 インデックスクエリ = log1000 回

t2 テーブルクエリ = log1000 回

駆動テーブルのデータ行数が N で、駆動テーブルのデータ行数が M であると仮定します。

クエリの総数 = N + N * 2logM

上記からわかるように、駆動テーブル内のデータが大きくなるほどクエリの数も増えるため、駆動テーブルとしては小さなテーブルを使用する必要があります。

この記事は「MySQL実践45講義-講義34」について言及しています。

要約する

MYSQL データベースの結合操作原理の基本に関するこの記事はこれで終わりです。MYSQL 結合原理に関するより関連性の高いコンテンツについては、123WORDPRESS.COM の以前の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続き参照してください。皆様の今後の 123WORDPRESS.COM へのご支援を心より願っております。