在实际生产中，关于join语句使用的问题，一般会集中在以下两类：
1.我们DBA不让使用join，使用join有什么问题呢？
2.如果有两个大小不同的表做join，应该用哪个表做驱动表呢？
为了便于量化分析，我还是创建两个表t1和t2来和你说明
CREATE TABLE `t2` (
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB;
drop procedure idata;
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=1000)do
insert into t2 values(i, i, i);
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
create table t1 like t2;
insert into t1 (select * from t2 where id<=100)
可以看到，这两个表都有一个主键索引id和一个索引a，字段b上无索引。存储过程idata()往表t2里插入了1000行数据，在表t1里插入的是100行数据。
Index Nested-Loop Join
我们来看一下这个语句：
select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.a);
如果直接使用join语句，MySQL优化器可能会选择表t1或t2作为驱动表，这样会影响我们分析SQL语句的执行过程。所以，为了便于分析执行过程中的性能问题，我改用straight_join让MySQL使用固定的连接方式执行查询，这样优化器只会按照我们指定的方式去join。在这个语句里，t1 是驱动表，t2是被驱动表(有次去面试的时候，我说到驱动表，对方技术总监说我工作十年了还没听说过驱动表呢 哈哈哈哈哈哈哈哈哈，还要一个嘲讽脸)。
现在，我们来看一下这条语句的explain结果。
图1 使用索引字段join的 explain结果
可以看到，在这条语句里，被驱动表t2的字段a上有索引，join过程用上了这个索引，因此这个语句的执行流程是这样的：
1.从表t1中读入一行数据 R；
2.从数据行R中，取出a字段到表t2里去查找；
3.取出表t2中满足条件的行，跟R组成一行，作为结果集的一部分；
4.重复执行步骤1到3，直到表t1的末尾循环结束。
这个过程是先遍历表t1，然后根据从表t1中取出的每行数据中的a值，去表t2中查找满足条件的记录。在形式上，这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似，并且可以用上被驱动表的索引，所以我们称之为“Index Nested-Loop Join”，简称NLJ。
图2 Index Nested-Loop Join算法的执行流程
在这个流程里：
1.对驱动表t1做了全表扫描，这个过程需要扫描100行；
2.而对于每一行R，根据a字段去表t2查找，走的是树搜索过程。由于我们构造的数据都是一一对应的，因此每次的搜索过程都只扫描一行，也是总共扫描100行；
3.所以，整个执行流程，总扫描行数是200。
现在我们知道了这个过程，再试着回答一下文章开头的两个问题。
假设不使用join，那我们就只能用单表查询。我们看看上面这条语句的需求，用单表查询怎么实现。
1.执行select * from t1，查出表t1的所有数据，这里有100行；
2.循环遍历这100行数据：
- 从每一行R取出字段a的值$R.a；
- 执行select * from t2 where a=$R.a；
- 把返回的结果和R构成结果集的一行。
可以看到，在这个查询过程，也是扫描了200行，但是总共执行了101条语句，比直接join多了100次交互。除此之外，客户端还要自己拼接SQL语句和结果。
显然，这么做还不如直接join好。
我们再来看看第二个问题：怎么选择驱动表？
在这个join语句执行过程中，驱动表是走全表扫描，而被驱动表是走树搜索。
假设被驱动表的行数是M。每次在被驱动表查一行数据，要先搜索索引a，再搜索主键索引。每次搜索一棵树近似复杂度是以2为底的M的对数，记为log2M，所以在被驱动表上查一行的时间复杂度是 2*log2M。
假设驱动表的行数是N，执行过程就要扫描驱动表N行，然后对于每一行，到被驱动表上匹配一次。
因此整个执行过程，近似复杂度是 N + N2log2M。
显然，N对扫描行数的影响更大，因此应该让小表来做驱动表。
如果你没觉得这个影响有那么“显然”， 可以这么理解：N扩大1000倍的话，扫描行数就会扩大1000倍；而M扩大1000倍，扫描行数扩大不到10倍。
到这里小结一下，通过上面的分析我们得到了两个结论：
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。
但是，你需要注意，这个结论的前提是“可以使用被驱动表的索引”。
接下来，我们再看看被驱动表用不上索引的情况。
Simple Nested-Loop Join
现在，我们把SQL语句改成这样：
select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.b);
由于表t2的字段b上没有索引，因此再用图2的执行流程时，每次到t2去匹配的时候，就要做一次全表扫描。
你可以先设想一下这个问题，继续使用图2的算法，是不是可以得到正确的结果呢？如果只看结果的话，这个算法是正确的，而且这个算法也有一个名字，叫做“Simple Nested-Loop Join”。
但是，这样算来，这个SQL请求就要扫描表t2多达100次，总共扫描100*1000=10万行。
这还只是两个小表，如果t1和t2都是10万行的表（当然了，这也还是属于小表的范围），就要扫描100亿行，这个算法看上去太“笨重”了。
当然，MySQL也没有使用这个Simple Nested-Loop Join算法，而是使用了另一个叫作“Block Nested-Loop Join”的算法，简称BNL。
Block Nested-Loop Join
这时候，被驱动表上没有可用的索引，算法的流程是这样的：
1.把表t1的数据读入线程内存join_buffer中，由于我们这个语句中写的是select *，因此是把整个表t1放入了内存；
2.扫描表t2，把表t2中的每一行取出来，跟join_buffer中的数据做对比，满足join条件的，作为结果集的一部分返回。
这个过程的流程图如下：
图3 Block Nested-Loop Join 算法的执行流程
对应地，这条SQL语句的explain结果如下所示：
可以看到，在这个过程中，对表t1和t2都做了一次全表扫描，因此总的扫描行数是1100。由于join_buffer是以无序数组的方式组织的，因此对表t2中的每一行，都要做100次判断，总共需要在内存中做的判断次数是：100*1000=10万次。
前面我们说过，如果使用Simple Nested-Loop Join算法进行查询，扫描行数也是10万行。因此，从时间复杂度上来说，这两个算法是一样的。但是，Block Nested-Loop Join算法的这10万次判断是内存操作，速度上会快很多，性能也更好。
接下来，我们来看一下，在这种情况下，应该选择哪个表做驱动表。
假设小表的行数是N，大表的行数是M，那么在这个算法里：
1.两个表都做一次全表扫描，所以总的扫描行数是M+N；
2.内存中的判断次数是M*N。
可以看到，调换这两个算式中的M和N没差别，因此这时候选择大表还是小表做驱动表，执行耗时是一样的。
然后，你可能马上就会问了，这个例子里表t1才100行，要是表t1是一个大表，join_buffer放不下怎么办呢？
join_buffer的大小是由参数join_buffer_size设定的，默认值是256k。如果放不下表t1的所有数据话，策略很简单，就是分段放。我把join_buffer_size改成1200，再执行：
select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.b);
1.扫描表t1，顺序读取数据行放入join_buffer中，放完第88行join_buffer满了，继续第2步；
2.扫描表t2，把t2中的每一行取出来，跟join_buffer中的数据做对比，满足join条件的，作为结果集的一部分返回；
3.清空join_buffer；
4.继续扫描表t1，顺序读取最后的12行数据放入join_buffer中，继续执行第2步。
执行流程图也就变成这样：
图5 Block Nested-Loop Join -- 两段
图中的步骤4和5，表示清空join_buffer再复用。
这个流程才体现出了这个算法名字中“Block”的由来，表示“分块去join”。
可以看到，这时候由于表t1被分成了两次放入join_buffer中，导致表t2会被扫描两次。虽然分成两次放入join_buffer，但是判断等值条件的次数还是不变的，依然是(88+12)*1000=10万次。
我们再来看下，在这种情况下驱动表的选择问题。
假设，驱动表的数据行数是N，需要分K段才能完成算法流程，被驱动表的数据行数是M。
注意，这里的K不是常数，N越大K就会越大，因此把K表示为λ*N，显然λ的取值范围是(0,1)。
所以，在这个算法的执行过程中：
1.扫描行数是 N+λNM；
2.内存判断 N*M次。
显然，内存判断次数是不受选择哪个表作为驱动表影响的。而考虑到扫描行数，在M和N大小确定的情况下，N小一些，整个算式的结果会更小。
所以结论是，应该让小表当驱动表。
当然，你会发现，在N+λNM这个式子里，λ才是影响扫描行数的关键因素，这个值越小越好。
刚刚我们说了N越大，分段数K越大。那么，N固定的时候，什么参数会影响K的大小呢？（也就是λ的大小）答案是join_buffer_size。join_buffer_size越大，一次可以放入的行越多，分成的段数也就越少，对被驱动表的全表扫描次数就越少。
这就是为什么，你可能会看到一些建议告诉你，如果你的join语句很慢，就把join_buffer_size改大。
理解了MySQL执行join的两种算法，现在我们再来试着回答文章开头的两个问题。
第一个问题：能不能使用join语句？
1.如果可以使用Index Nested-Loop Join算法，也就是说可以用上被驱动表上的索引，其实是没问题的；
2.如果使用Block Nested-Loop Join算法，扫描行数就会过多。尤其是在大表上的join操作，这样可能要扫描被驱动表很多次，会占用大量的系统资源。所以这种join尽量不要用。
所以你在判断要不要使用join语句时，就是看explain结果里面，Extra字段里面有没有出现“Block Nested Loop”字样。
第二个问题是：如果要使用join，应该选择大表做驱动表还是选择小表做驱动表？
1.如果是Index Nested-Loop Join算法，应该选择小表做驱动表；
2.如果是Block Nested-Loop Join算法：
◦在join_buffer_size足够大的时候，是一样的；
◦在join_buffer_size不够大的时候（这种情况更常见），应该选择小表做驱动表。
所以，这个问题的结论就是，总是应该使用小表做驱动表。
当然了，这里我需要说明下，什么叫作“小表”。
我们前面的例子是没有加条件的。如果我在语句的where条件加上 t2.id<=50这个限定条件，再来看下这两条语句：
select from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=50;
select from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=50;
注意，为了让两条语句的被驱动表都用不上索引，所以join字段都使用了没有索引的字段b。
但如果是用第二个语句的话，join_buffer只需要放入t2的前50行，显然是更好的。所以这里，“t2的前50行”是那个相对小的表，也就是“小表”。
我们再来看另外一组例子：
select t1.b,t2. from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;
select t1.b,t2. from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;
我们再来看另外一组例子：
select t1.b,t2. from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;
select t1.b,t2. from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;
这个例子里，表t1 和 t2都是只有100行参加join。但是，这两条语句每次查询放入join_buffer中的数据是不一样的：
•表t1只查字段b，因此如果把t1放到join_buffer中，则join_buffer中只需要放入b的值；
•表t2需要查所有的字段，因此如果把表t2放到join_buffer中的话，就需要放入三个字段id、a和b。
这里，我们应该选择表t1作为驱动表。也就是说在这个例子里，“只需要一列参与join的表t1”是那个相对小的表。
所以，更准确地说，在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与join的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是“小表”，应该作为驱动表。
总结：MySQL执行join语句的两种算法
- Index Nested-Loop Join 使用被驱动表的索引
- Block Nested-Loop Join 不能使用被驱动表的索引
- join_buffer_size 越大，一次可以放入的行越多，分成的段数也就越少，对被驱动表的全表扫描次数就越少。
- straight_join 可以指定前面表的是驱动表，后面的是被驱动表
- 小表：两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与join的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是“小表”，应该作为驱动表。
- 总是应该使用小表做驱动表