本文详细介绍了 MySQL 参数 join_buffer_size 在 INNER JOIN 场景的使用，OUTER JOIN 不包含。在讨论这个 BUFFER 之前，我们先了解下 MySQL 的 INNER JOIN 分类。

如果按照检索的性能方式来细分，那么无论是两表 INNER JOIN 还是多表 INNER JOIN，都大致可以分为以下几类：

1. JOIN KEY 有索引，主键

2. JOIN KEY 有索引，二级索引

3. JOIN KEY 无索引

今天主要针对第三种场景来分析，也是就全表扫的场景。

回过头来看看什么是 join_buffer_size？

JOIN BUFFER 是 MySQL 用来缓存以上第二、第三这两类 JOIN 检索的一个 BUFFER 内存区域块。一般建议设置一个很小的 GLOBAL 值，完了在 SESSION 或者 QUERY 的基础上来做一个合适的调整。

比如，默认的值为 512K， 想要临时调整为 1G。那么，

mysql>set session join_buffer_size = 1024 * 1024 * 1024;mysql>select * from ...;mysql>set session join_buffer_size=default;或者mysql>select /*+ set_var(join_buffer_size=1G) */ * from ...;

接下来详细看下 JOIN BUFFER 的用法。

那么 MySQL 里针对 INNER JOIN 大致有以下几种算法，

1. Nested-Loop Join 翻译过来就是嵌套循环连接，简称 NLJ。

这种是 MySQL 里最简单、最容易理解的表关联算法。

比如，拿语句 select * from p1 join p2 using(r1) 来说，

先从表 p1 里拿出来一条记录 ROW1，完了再用 ROW1 遍历表 p2 里的每一条记录，并且字段 r1 来做匹配是否相同，以便输出；再次循环刚才的过程，直到两表的记录数对比完成为止。

那看下实际 SQL 的执行计划，

mysql> explain format=json select * from p1 inner join p2 as b using(r1)\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "1003179606.87" }, "nested_loop": [ { "table": { "table_name": "b", "access_type": "ALL", "rows_examined_per_scan": 1000, "rows_produced_per_join": 1000, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "1.00", "eval_cost": "100.00", "prefix_cost": "101.00", "data_read_per_join": "15K" }, "used_columns": [ "id", "r1", "r2" ] } }, { "table": { "table_name": "p1", "access_type": "ALL", "rows_examined_per_scan": 9979810, "rows_produced_per_join": 997981014, "filtered": "10.00", "cost_info": { "read_cost": "5198505.87", "eval_cost": "99798101.49", "prefix_cost": "1003179606.87", "data_read_per_join": "14G" }, "used_columns": [ "id", "r1", "r2" ], "attached_condition": "(`ytt_new`.`p1`.`r1` = `ytt_new`.`b`.`r1`)" } } ] }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

从上面的执行计划来看，表 p2 为第一张表（驱动表或者叫外表），第二张表为 p1，那 p2 需要遍历的记录数为 1000，同时 p1 需要遍历的记录数大概 1000W 条，那这条 SQL 要执行完成，就得对表 p1（内表）匹配 1000 次，对应的 read_cost 为 5198505.87。那如何才能减少表 p1 的匹配次数呢？那这个时候 JOIN BUFFER 就派上用处了

2. Block Nested-Loop Join ，块嵌套循环，简称 BNLJ

那 BNLJ 比 NLJ 来说，中间多了一块 BUFFER 来缓存外表的对应记录从而减少了外表的循环次数，也就减少了内表的匹配次数。还是那上面的例子来说，假设 join_buffer_size 刚好能容纳外表的对应 JOIN KEY 记录，那对表 p2 匹配次数就由 1000 次减少到 1 次，性能直接提升了 1000 倍。

我们看下用到 BNLJ 的执行计划，

mysql> explain format=json select * from p1 inner join p2 as b using(r1)\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "997986300.01" }, "nested_loop": [ { "table": { "table_name": "b", "access_type": "ALL", "rows_examined_per_scan": 1000, "rows_produced_per_join": 1000, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "1.00", "eval_cost": "100.00", "prefix_cost": "101.00", "data_read_per_join": "15K" }, "used_columns": [ "id", "r1", "r2" ] } }, { "table": { "table_name": "p1", "access_type": "ALL", "rows_examined_per_scan": 9979810, "rows_produced_per_join": 997981014, "filtered": "10.00", "using_join_buffer": "Block Nested Loop", "cost_info": { "read_cost": "5199.01", "eval_cost": "99798101.49", "prefix_cost": "997986300.01", "data_read_per_join": "14G" }, "used_columns": [ "id", "r1", "r2" ], "attached_condition": "(`ytt_new`.`p1`.`r1` = `ytt_new`.`b`.`r1`)" } } ] }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

第一：多了一条 "using_join_buffer": "Block Nested Loop"

第二：read_cost 这块由之前的 5198505.87 减少到 5199.01

3. 最近 MySQL 8.0.18 发布，终于推出了新的 JOIN 算法 — HASH JOIN。

MySQL 的 HASH JOIN 也是用了 JOIN BUFFER 来做缓存，但是和 BNLJ 不同的是，它在 JOIN BUFFER 中以外表为基础建立一张哈希表，内表通过哈希算法来跟哈希表进行匹配，hash join 也就是进一步减少内表的匹配次数。当然官方并没有说明详细的算法描述，以上仅代表个人臆想。那还是针对以上的 SQL，我们来看下执行计划。

mysql> explain format=tree select * from p1 inner join p2 as b using(r1)\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: -> Inner hash join (p1.r1 = b.r1) (cost=997986300.01 rows=997981015) -> Table scan on p1 (cost=105.00 rows=9979810) -> Hash -> Table scan on b (cost=101.00 rows=1000)1 row in set (0.00 sec)

通过上面的执行计划看到，针对表 p2 建立一张哈希表，然后针对表 p1 来做哈希匹配。

目前仅仅支持简单查看是否用了 HASH JOIN，而没有其他更多的信息展示。

总结下，本文主要讨论 MySQL 的内表关联在没有任何索引的低效场景。其他的场景另外开篇。