Mysql 8.0.18 hash join测试(推荐)

关于MySQL 8.0.18中的Hash Join测试

在数据库查询优化中，Hash Join是一种重要的连接策略。与传统的块嵌套循环算法相比，Hash Join通常更为高效，因为它不需要依赖索引来完成操作。接下来，我们将通过实例代码来MySQL 8.0.18中的Hash Join测试。

接着，执行一个特定的查询，该查询涉及两个表的连接操作。为了理解查询的执行计划，需要使用MySQL 8.0.16引入的format=tree功能。执行计划显示了Hash Join的使用情况，包括排序、表扫描以及哈希操作的细节。

在进行Hash Join测试时，一个重要的参数是join_buffer_size。通过调整这个参数的大小，可以影响Hash Join的性能。在本次测试中，将join_buffer_size设置为一个较大的值（），以获得更好的性能表现。

在查询执行过程中，观察到Hash Join的高效性，查询响应时间大约在1.5秒左右。为了对比，还需要进行BNL（Block Nested Loop）操作，先在两个表上进行索引创建，再进行查询以比较效果。

Hash Join是一种高效的连接策略，尤其在处理大数据量时表现出色。通过调整相关参数和优化查询结构，可以进一步提高查询性能。对于需要进行复杂查询优化的数据库管理员和开发者来说，理解和掌握Hash Join的原理和用法是非常重要的。

在数据库中，调整表结构和索引是优化性能的关键步骤。针对特定的表columns_hj和columns_hj2，我们执行了以下操作：移除了原先在columns_hj和columns_hj2上的索引idx_columns_hj和idx_columns_hj2。接着，我们根据表名（table_name）和列名（column_name）重新创建了两个索引idx_columns_hj和idx_columns_hj2。这些更改的目的是为了提升查询的效率。

关于查询性能的分析，我们看到查询过程涉及到排序、表扫描、聚合计算以及嵌套循环内连接等操作。具体来说，查询首先对临时表进行表名与列名的排序操作，然后对某个表进行全表扫描，接着进行聚合计算。在这个过程中，使用了嵌套循环内连接，成本估算约为454325.17，预计返回的行数为412707行。过滤条件为c2表的表名（TABLE_NAME）和列名（COLUMN_NAME）均不为空。在对c2表进行全表扫描后，利用先前创建的索引idx_COLUMNS_hj对c1表进行索引查找。这个过程的时间成本大约是127.50行数据的查找时间。

关于执行时间的评估，查询大约需要4.5秒才能完成。这显示出Hash Join算法在数据连接处理方面的出色性能。值得注意的是，MySQL的优化器提示似乎没有充分利用HASH_JOIN或NO_HASH_JOIN选项进行优化。这可能需要进一步的研究和调整，以找到最适合特定工作负载的查询策略。尽管现有的设置已经显示出不错的性能，但仍然存在潜在的性能提升空间。这需要我们深入挖掘MySQL的查询优化功能，以实现最佳的性能表现。除了hash_join之外，MySQL 8.0.3引入的SET_VAR优化器提示功能同样非常实用。这一功能允许我们为特定的SQL语句设置参数，有助于更好地调整和优化查询性能。Oracle和MariaDB也支持类似的特性。

例如，以下语句展示了如何使用SET_VAR来设置optimizer_switch和join_buffer_size参数：

```sql

mysql> select /+ set_var(optimizer_switch='index_merge=off') set_var(join_buffer_size=4M) / c_id from customer limit 1;

```

SET_VAR支持的变量列表非常丰富，包括但不限于以下变量：

auto_increment_increment

auto_increment_offset

big_tables

bulk_insert_buffer_size

default_tmp_storage_engine

... 以及许多其他变量。

这些变量可以根据具体的查询需求和数据库性能情况进行调整，以优化查询性能。

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值得注意的是，SET_VAR功能为数据库管理员和开发者提供了一个强大的工具，能够根据实际情况调整查询行为。通过合理地使用这些变量，可以显著提高数据库的性能和效率。对于那些需要进行复杂查询和大数据处理的场景，了解和掌握SET_VAR的使用非常重要。

MySQL 8.0.3引入的SET_VAR优化器提示是一个强大的工具，能够帮助我们更好地管理和优化数据库性能。希望读者能够对此有更深入的了解和掌握。