mysql> CREATE TABLE t1 (m1 int, n1 char(1));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql> CREATE TABLE t2 (m2 int, n2 char(1));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql> INSERT INTO t1 VALUES(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c');
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> INSERT INTO t2 VALUES(2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd');
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

• t1.m1 > 1
• t1.m1 = t2.m2
• t2.n2 < 'd'

1. 首先确定第一个需要查询的表，这个表称之为 驱动表。怎样在单表中执行查询语句我们在前一章都唠叨过了，只需要选取代价最小的那种访问方法去执行单表查询 语句就好了（就是说从 const 、 ref 、 ref_or_null 、 range 、 index 、 all 这些执行方法中选取代价最小的去执行查询）。此处假设使用 t1 作为驱动表，那么就需要到 t1表中找 满足 t1.m1 > 1 的记录，因为表中的数据太少，我们也没在表上建立二级索引，所以此处查询 t1 表的访问方法就设定为 all吧，也就是采用全表扫描的方式执行单表 查询。关于如何提升连接查询的性能我们之后再说，现在先把基本概念捋清楚哈。所以查询过程就如下图所示：

 我们可以看到，t1表中符合t1.m1 > 1的记录有两条。

2. 针对上一步骤中从驱动表产生的结果集中的每一条记录，分别需要到 t2 表中查找匹配的记录，所谓 匹配的记录 ，指的是符合过滤条件的记录。因为是根据 t1 表中的

记录去找 t2 表中的记录，所以 t2 表也可以被称之为 被驱动表 。上一步骤从驱动表中得到了 2 条记录，所以需要查询 2 次 t2 表。此时涉及两个表的列的过滤条件 t1.m1 =

t2.m2 就派上用场了：

• 当t1.m1 = 2时，过滤条件t1.m1 = t2.m2就相当于t2.m2 = 2，所以此时t2表相当于有了t2.m2 = 2、t2.n2 < 'd'这两个过滤条件，然后到t2表中执行单表查询。
• 当t1.m1 = 3时，过滤条件t1.m1 = t2.m2就相当于t2.m2 = 3，所以此时t2表相当于有了t2.m2 = 3、t2.n2 < 'd'这两个过滤条件，然后到t2表中执行单表查询。

所以整个连接查询的执行过程就如下图所示：

 也就是说整个连接查询最后的结果只有两条符合过滤条件的记录：

内连接和外连接

为了大家更好理解后边内容，我们先创建两个有现实意义的表，

CREATE TABLE student ( 
    number INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '学号', 
    name VARCHAR(5) COMMENT '姓名', 
    major VARCHAR(30) COMMENT '专业', 
    PRIMARY KEY (number) ) Engine=InnoDB CHARSET=utf8 COMMENT '学生信息表'; 

CREATE TABLE score ( 
    number INT COMMENT '学号', 
    subject VARCHAR(30) COMMENT '科目', 
    score TINYINT COMMENT '成绩', 
    PRIMARY KEY (number, score) 
) Engine=InnoDB CHARSET=utf8 COMMENT '学生成绩表';

• 对于内连接的两个表，驱动表中的记录在被驱动表中找不到匹配的记录，该记录不会加入到最后的结果集，我们上边提到的连接都是所谓的内连接。
• 对于外连接的两个表，驱动表中的记录即使在被驱动表中没有匹配的记录，也仍然需要加入到结果集。

• 左外连接  :   选取左侧的表为驱动表。
• 右外连接 :    选取右侧的表为驱动表。

左（外）连接的语法

 左（外）连接的语法还是挺简单的，比如我们要把t1表和t2表进行左外连接查询可以这么写：

SELECT * FROM t1 LEFT [OUTER] JOIN t2 ON 连接条件 [WHERE 普通过滤条件];

mysql> SELECT s1.number, s1.name, s2.subject, s2.score FROM student AS s1 LEFT JOIN score AS s2 ON s1.number = s2.number;

SELECT * FROM t1 RIGHT [OUTER] JOIN t2 ON 连接条件 [WHERE 普通过滤条件];

SELECT * FROM t1 [INNER | CROSS] JOIN t2 [ON 连接条件] [WHERE 普通过滤条件];

上边说了很多，给大家的感觉不是很直观，我们直接把表 t1 和 t2 的三种连接方式写在一起，这样大家理解起来就很 easy 了：

上边贼啰嗦的介绍都只是为了唤醒大家对 连接 、 内连接 、 外连接 这些概念的记忆，这些基本概念是为了真正进入本章主题做的铺垫。真正的重点是 MySQL采用了什么样的 算法来进行表与表之间的连接，了解了这个之后，大家才能明白为啥有的连接查询运行的快如闪电，有的却慢如蜗牛。

基于块的嵌套循环连接（  Block Nested-Loop Join）

扫描一个表的过程其实是先把这个表从磁盘上加载到内存中，然后从内存中比较匹配条件是否满足。现实生活中的表可不像 t1 、 t2 这种只有 3条记录，成千上万条记录都 是少的，几百万、几千万甚至几亿条记录的表到处都是。内存里可能并不能完全存放的下表中所有的记录，所以在扫描表前边记录的时候后边的记录可能还在磁盘上， 等扫描到后边记录的时候可能内存不足，所以需要把前边的记录从内存中释放掉。我们前边又说过，采用 嵌套循环连接算法的两表连接过程中，被驱动表可是要被访问好 多次的，如果这个被驱动表中的数据特别多而且不能使用索引进行访问，那就相当于要从磁盘上读好几次这个表，这个 I/O 代价就非常大了，所以我们得想办法： 尽量减 少访问被驱动表的次数 。

当被驱动表中的数据非常多时，每次访问被驱动表，被驱动表的记录会被加载到内存中，在内存中的每一条记录只会和驱动表结果集的一条记录做匹配，之后就会被从 内存中清除掉。然后再从驱动表结果集中拿出另一条记录，再一次把被驱动表的记录加载到内存中一遍，周而复始，驱动表结果集中有多少条记录，就得把被驱动表从 磁盘上加载到内存中多少次。所以我们可不可以在把被驱动表的记录加载到内存的时候，一次性和多条驱动表中的记录做匹配，这样就可以大大减少重复从磁盘上加载 被驱动表的代价了。所以设计 MySQL 的大叔提出了一个 join buffer 的概念， join buffer就是执行连接查询前申请的一块固定大小的内存，先把若干条驱动表结果集中的 记录装在这个 join buffer 中，然后开始扫描被驱动表，每一条被驱动表的记录一次性和 join buffer中的多条驱动表记录做匹配，因为匹配的过程都是在内存中完成 的，所以这样可以显著减少被驱动表的 I/O 代价。使用 join buffer 的过程如下图所示：

        最好的情况是join buffer 足够大，能容纳驱动表结果集中的所有记录，这样只需要访问一次被驱动表就可以完成连接操作了。设计 MySQL 的大叔把这种加入了join buffer 的嵌套循环连接算法称之为 基于块的嵌套连接 （ Block Nested-Loop Join ）算法。

        这个join buffer 的大小是可以通过启动参数或者系统变量 join_buffer_size 进行配置，默认大小为 262144 字节 （也就是 256KB ），最小可以设置为 128 字节。当然，对于 优化被驱动表的查询来说，最好是为被驱动表加上效率高的索引，如果实在不能使用索引，并且自己的机器的内存也比较大可以尝试调大 join_buffer_size的值来对连 接查询进行优化。

        另外需要注意的是，驱动表的记录并不是所有列都会被放到join buffer 中，只有查询列表中的列和过滤条件中的列才会被放到 join buffer中，所以再次提醒我们，最 好不要把 * 作为查询列表，只需要把我们关心的列放到查询列表就好了，这样还可以在 join buffer 中放置更多的记录呢哈。