简单说说SQL中Join的使用

article/2025/9/15 23:34:11

最近工作中，遇到了一起由于慢SQL引起DB CPU > 90% ，数据库hang住。。最终导致其他业务查询统统失败。

细看下来是由于几张大表Join关联查询引起的，故障本身很常见，不过让我想到有必要讲讲如何规避Join的问题。

以下的讨论都是基于数据库能力有限的前提下，否则后续的讨论就可以直接忽略了。

首先，我们来谈谈SQL Join的使用场景

1）如果系统存在

高并发、分布式

业务逻辑简单

数据的一致性要求不高

允许延迟读

那么建议在SQL中少使用Join。减少join的目的是在这类业务场景下，除了直观地降低了高并发状态下的资源消耗外，更大的好处是降低了业务之间的耦合，增加了扩展性。服务就可以拆分成多个微服务和多个数据库，便于在一部分负担过重时进行增配；或者直接改为使用缓存等等。

2）如果系统存在

以低并发、频繁复杂数据写入

CPU密集而非IO密集

业务逻辑通过数据库处理甚至包含大量存储过程

对一致性与完整性要求很高的系统

需要大量的报表和统计

那么是需要数据库Join的，可以说是无法避免Join。比如部分金融业务、财务系统、企业应用之类，复杂join也是不可避免的，不仅要写，还要写好，才能发挥数据库最大的功用。

对于情况1，我们有以下几种常见的方案来替代Join:

1. 分多次select取不同表的数据，然后在应用代码里做Join；

2. 各自存数据的同时，做一张宽的冗余表，从宽表里取查询数据；

3. 需要Join的数据保存在缓存中（如redis），缓存可以使用主动式（数据修改时更新缓存）或被动式（缓存删除后，读取时才加载）；

4. 从独立的用户API接口进行读取。和方法1类似，在代码里做聚合。

对于情况2，我们的目标是优化Join，提升对应的性能，常见的方案如下：

1.用小结果集驱动大的结果，目的是为了尽可能减少Join语句中的NestedLoop的循环总次数，比如，当两个表（表A和表B）Join的时候，如果表A通过WHERE条件过滤后有10条记录，而表B有20条记录。如果我们选择表A作为驱动表，也就是被驱动表的结果集为20，那么我们通过Join条件对被驱动表（表B）的比较过滤就会有10次。反之，如果我们选择表B作为驱动表，则需要有20次对表A的比较过滤。

2.保证Join语句中被驱动表上Join条件字段已经被索引，保证被驱动表上Join条件字段已经被索引的目的，正是针对上面第1点的考虑，只有让被驱动表的Join条件字段被索引了，才能保证循环中每次查询都能够消耗较少的资源，这也正是优化内层循环的实际优化方法。

3.增大Join_Buffer_Size的大小，MySQL在完成某些join需求的时候（all row join/all index /scan join）为了减少参与join的“被驱动表”的读取次数以提高性能，需要使用到join buffer来协助完成join操作。当join buffer 太小，MySQL不会将该buffer存入磁盘文件而是先将join buffer中的结果与需求join的表进行操作，然后清空join buffer中的数据，继续将剩余的结果集写入buffer中，如此往复，这势必会造成被驱动表需要被多次读取，成倍增加IO访问，降低效率（执行计划中如果现实using join buffer）。如果join语句不是很少的话，个人建议可以适当增大join_buffer_size到1MB左右，如果内存充足可以设置为2MB。

最后一点总结就是，数据不大的时候怎么做都行，就按数据库规范设计最好。数据量大的时候，为了性能就只能牺牲一些规范了。任何的规范都是在特定情况下的某种妥协，脱离了这个环境，就不一定成立了。

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