前面我们我们介绍了索引的优化，这篇文章我们介绍一下关联查询的优化。
我们首先准备一下数据库表，然后各插入20条数据
采用左外连接
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;
我们可以看到上面的type字段为all即为全表扫描。
添加索引优化
ALTER TABLE book ADD INDEX Y ( card); #【被驱动表】，可以避免全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;
可以看到第二行的 type 变为了 ref ， rows 也变成了优化比较明显。这是由左连接特性决定的。 LEFT JOIN 条件用于确定如何从右表搜索行，左边一定都有，所以 右边是我们的关键点,一定需要建立索引 。
ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card); #【驱动表】，无法避免全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;
紧接着我们做如下操作
DROP INDEX Y ON book;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;
所以，我们一定要在被驱动表上加上索引。
采用内连接
drop index X on type;
drop index Y on book;（如果已经删除了可以不用再执行该操作）
换成 inner join （ MySQL 自动选择驱动表）
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;
添加索引优化
ALTER TABLE book ADD INDEX Y ( card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;
ALTER TABLE type ADD INDEX X (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;
DROP INDEX X ON `type`;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM TYPE INNER JOIN book ON type.card=book.card;
ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON type.card=book.card;
join 语句原理
join方式连接多个表，本质就是各个表之间数据的循环匹配。mysql5.5版本之前，mysql只支持一种表间关联方式，就是嵌套循环。如果关联表中的数据量很大，则join关联的执行时间会非常长。在mysql5.5以后的版本中，mysql通过BNLJ算法来优化嵌套执行。
1.驱动表和被驱动表
驱动表就是主表，被驱动表就是从表、非驱动表
①对于内连接来说
select * from A join B on...
A一定是驱动表吗？不一定，优化器会根据你查询语句做优化，决定先查询哪张表，先查询的那张表就是驱动表，反之就是被驱动表。通过explain关键字可以查看。
②对于外连接来说
select * from A left join B on...
或select * from B right A on...
通常，大家会认为A就是驱动表，B就是被驱动表，但也未必。测试如下：
2.Simple Nested-Loop Join（简单嵌套循环连接）
算法相当简单，从表A中取出一条数据1，遍历表B，将匹配到的数据放到result。以此类推，驱动表A中的每一条记录与被驱动表B的记录进行判断
3.Index Nested-Loop Join(索引嵌套循环)
其优化的思路主要是为了减少内层表数据的匹配次数，所以要求被驱动表上必须有索引才行。通过外层表匹配条件直接与内存表索引进行匹配，避免和内层表的每条记录去进行比较，这样极大的减少了对内层表的匹配次数。
驱动表中的每条记录通过被驱动表的索引进行访问，因为索引查询的成本比较固定，故mysql优化器倾向于使用记录数少的表作为驱动表。
如果被驱动表加上索引，效率是非常高的，但如果索引不是主键索引，所以还得进行一次回表查询。相比，被驱动表的索引是主键索引，效率会更高。
两个结论：
1. 使用 join 语句，性能比强行拆成多个单表执行 SQL 语句的性能要好；
2. 如果使用 join 语句的话，需要让小表做驱动表。
4.Block Nested-Loop Join（块嵌套循环连接）
如果存在索引，那么会使用index的方式进行join，如果join的列没有索引，被驱动表要扫描的次数太多了。每次访问被驱动表，其表中的记录都会被加载到内存中，然后再从驱动表中取出一条与其匹配，匹配结束后清楚内存，然后再从驱动表中加载一条记录，然后把被驱动表的记录加载到内存匹配，这样周而复始，大大增加了IO的次数。为了减少被驱动表IO次数，就出现了BNLJ。
不再是逐条获取驱动表的数据，而是一块一块的获取，引入join buffer缓冲区， 将驱动表join 相关的部分数据列（大小受join buffer的限制）缓存到join buffer中，然后全表扫描被驱动表，被驱动表的每一条记录一次性和join buffer中所有的驱动表记录进行匹配（内存中操作）。将简单嵌套循环中的多次比较合并成一次，降低了备驱动表的访问频率。
注意：
这里缓存的不只是关联表的列，select后面的列也会缓存起来。
在一个有N个join关联的sql中会分配N-1个join buffer。所以查询的时候尽量减少不必要的字段，可以让join buffer中可以存放更多的列。
join_buffer_size的最大值在32为系统中可以申请4G，在64为操作系统中可以申请大于4G的空间。
5.小结
①整体效率比较 INLJ>BNLJ>SNLJ
②永远用小结果集驱动大结果集，其本质就是减少外层循环的数据量。小的度量单位指的是表行数*每行大小。
③为被驱动表匹配的条件增加索引，减少内存循环匹配次数
④增大join buffer 大小，一次性缓存数据越多，那么内层包的扫表次数就越少。
⑤减少驱动表不必要的字段查询，字段越少，join buffer缓存的数据越多
6.Hash Join
从mysql的8.0.20版本开始就废弃了BNLJ，因为从0.18版本就开始加入了hash join默认都会使用hash join。
①Nested Loop：对于被连接数据子集较小的情况下，是个比较好的选择。
②hash join 是做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小（相对较小）的表利用join key在内存中建立散列表，然后扫描较大的表并探测散列表，找出与hash表匹配的行。
Ⅰ 这种方式适用于较小的表完全可以放于内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和。
Ⅱ在表很大的情况下并不能完全放入内存，这时优化器会将它分割成若干个不同分区，不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段，此时要求有较大的临时段从而尽量提高IOS的性能。
Ⅲ它能够很好的工作于没有索引的大表和并行查询环境中，并提供最好的性能。大多数都说他是join的重型升降机。hash join只能应用于等值连接，这是由hash的特点决定的。
