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标题: MySQL Hash Join前世今生 [打印本页]

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作者: 惊雷无声    时间: 2022-11-22 02:45
标题: MySQL Hash Join前世今生

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• GreatSQL是MySQL的国产分支版本，使用上与MySQL一致。
  
• 作者：nw
  

MySQL Hash Join前世今生

因工作需要，对MySQL Hash Join的内部实现做了一些探索和实践，对这个由8.0.18开始引入的连接算法有了一定的了解，写文总结与各位大佬分享，欢迎大家指教。因篇幅较长，这份总结分成若干部分，我们今天先一起来看一下MySQL Hash join的变迁史。
爬了一下 MySQL worklog[1]，并结合源码及各版本的实际使用，个人认为比较重要的worklogs为如下几个， 其它的变更一般围绕这些worklogs做的小调整或bugfixes，这里我们就不一一列举。
1. WL#2241: Hash join (变更版本：8.0.18)

主要内容：

• 新增执行类HashJoinIterator，实现hash join算法原型 (支持on-disk hash)
  
• HASH JOIN 仅支持INNER JOIN，并对使用hash join做了限制：关联表连接条件必须至少包含一条等值条件(equi-join condition, 如t1.a = t2.a)，且join条件中的列不包含索引
  

注：这里我认为官网的 Release Notes[2] 描述是不太准确的，以如下例子为例，虽然该查询包含了非等值连接条件(non-equi-join condition, 如 t1.a  t2.a ,t1.a = 1, t2.a > 1   等），但实际查询中还是使用hash join的, 因为查询语句在解析执行过程中，可能会经历语句重写、sql优化等步骤，与表象上会有所不同，建议借助explain工具，查看实际上查询语句选择的join算法。

1. -- 版本：8.0.18
2. -- 在创建iterator时，t1.a > 1 会被当成表的过滤条件，而非inner join的join条件
3. -- 此查询仍使用了hash join（join 条件为空）
4. EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.i > 1;
5. -> Inner hash join  (cost=1.17 rows=3)
6.     -> Table scan on t2  (cost=0.34 rows=2)
7.     -> Hash
8.         -> Filter: (t1.i > 1)  (cost=0.65 rows=1)
9.             -> Table scan on t1  (cost=0.65 rows=4)

复制代码

• (尽量)使用HASH JOIN算法替换BNL(Blocked Nested-Loop)连接算法
  

2. WL#13377: Add support for hash outer, anti and semi join( 变更版本：8.0.20)

主要内容:

• HASH INNER JOIN改进
  
  INNER JOIN中的non-equi-join conditions, 会被附为hash join的过滤条件:
  

1. -- 版本：8.0.20
2. EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.i <> t2.i;
3. -> Filter: (t1.i <> t2.i)  (cost=1.10 rows=2)
4.     -> Inner hash join (no condition)  (cost=1.10 rows=2)
5.         -> Table scan on t2  (cost=0.18 rows=2)
6.         -> Hash
7.             -> Table scan on t1  (cost=0.45 rows=2)

复制代码

• HAH JOIN支持outer join/anti join/semi join
  

1. -- 版本：8.0.20
2. -- Left outer join
3. EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.i=t2.i;
4. -> Left hash join (t2.i = t1.i)  (cost=0.88 rows=4)                                                                                                                                                                          
5.     -> Table scan on t1  (cost=0.45 rows=2)                                                                                                                                                                                    
6.     -> Hash                                                                                                                                                                                                                    
7.         -> Table scan on t2  (cost=0.23 rows=2)
9. -- Right outer join（注：MySQL在parser阶段会将所有的right join改写为left join
10. --                      所以我们这里看到的explain为Left hash join
11. EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM t1 RIGHT JOIN t2 ON t1.i=t2.i;
12. -> Left hash join (t1.i = t2.i)  (cost=0.88 rows=4)                                                                                                                                                                          
13.     -> Table scan on t2  (cost=0.45 rows=2)                                                                                                                                                                                    
14.     -> Hash                                                                                                                                                                                                                    
15.         -> Table scan on t1  (cost=0.23 rows=2)
17. -- Semijoin
18. EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM t1 WHERE (t1.i) IN (SELECT t2.i FROM t2);
19. -> Hash semijoin (t2.i = t1.i)  (cost=0.83 rows=2)
20.     -> Table scan on t1  (cost=0.45 rows=2)
21.     -> Hash
22.         -> Table scan on t2  (cost=0.18 rows=2)
24. -- Antijoin
25. EXPLAIN FORMAT=tree
26. SELECT * FROM t2 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM t1 WHERE t1.i = t2.i);
27. -> Hash antijoin (t1.i = t2.i)  (cost=1.10 rows=4)                                                                                                                                                                           
28.     -> Table scan on t2  (cost=0.45 rows=2)                                                                                                                                                                                    
29.     -> Hash                                                                                                                                                                                                                    
30.         -> Table scan on t1  (cost=0.45 rows=2)

复制代码

• 所有使用BNL的连接，都将被转为使用HASH JOIN
  
• non-equi-join conditions 处理
  
  Hash join iterator引入"extra" condition的概念，部分 non-equi-join conditions会被当成Hash join iterator的extra condition, 在建hash table时，join key的计算不依赖这些条件，但会在hash查找到匹配项后，作为附加的过滤条件：
  

1. -- 版本: 8.0.20
2. -- 注： t1.i > 1 会被放到hash join的 extra conditions中
3. EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM  t1 LEFT JOIN t2 ON t1.i=t2.i AND t1.i > 1;
4. -> Left hash join (t2.i = t1.i), extra conditions: (t1.i > 1)  (cost=0.88 rows=4)
5.     -> Table scan on t1  (cost=0.45 rows=2)
6.     -> Hash
7.         -> Table scan on t2  (cost=0.23 rows=2)

复制代码

相关源码：

1. // 代码版本：8.0.20 HEAD: commit 91a17cedb1ee880fe7915fb14cfd74c04e8d6588
2. // 文件名：sql/hash_join_iterator.cc
3. int HashJoinIterator::ReadNextJoinedRowFromHashTable() {
4.   int res;
5.   bool passes_extra_conditions = false;
6.   do { // 所有匹配行都需要多做一个extra condition的判定，因为有可能存在不同行的记录
7.        // 映射在同一个join key的情况，因此需要通过遍历逐条读取出符合extra conditions
8.        // 的数据
9.     res = ReadJoinedRow();  // 读取通过join key查找已经得到的匹配行(单行记录）
10.     DBUG_ASSERT(res == 0 || res == -1);
11.    
12.     if (res == 0) {
13.       passes_extra_conditions = JoinedRowPassesExtraConditions();
14.       if (thd()->is_error()) {
15.         // Evaluation of extra conditions raised an error, so abort the join.
16.         return 1;
17.       }
19.       if (!passes_extra_conditions) {
20.         ++m_hash_map_iterator;
21.       }
22.     }
23.   } while (res == 0 && !passes_extra_conditions);
24. }

复制代码

3. WL#13459: Optimize hash table in hash join (变更版本：8.0.23）

主要内容：

• 优化hash join table的创建方法
  
  这里MySQL所说的“优化”， 实际上会更激进一点，这个版本中，MySQL直接使用了一个基于 robin hood hashing[3] 实现的 开源hash table[4] ，更换了原先的hash join table实现( from mem_root_unordered_multimap to robin_hood::unordered_flat_map)
  
• 优化内存管理和使用，降低了 on-disk hash 的频率，提高了内存有效使用率等（其他的改进内容及提升的效果可以参考MySQL 8.0.23的release notes[5] 以及 worklog #13459[6] 的Low Level Design页面）
  

本篇我们对MySQL hash join的3个重要变更做了简要的总结，算是对它的前世今生有了印象，谢谢各位阅读；之后让我们会结合具体的sql查询样例，去跟踪一下对应的代码执行流程，不日更新，敬请期待。
参考文档

[1] MySQL worklog: https://dev.mysql.com/worklog/

[2] MySQL 8.0.18 release notes#optimizer: https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/8.0/en/news-8-0-18.html#mysqld-8-0-18-optimizer

[3] robin hood hashing 算法介绍: https://programming.guide/robin-hood-hashing.html

[4] robin hood hasing 开源实现: https://github.com/martinus/robin-hood-hashing

[5] MySQL 8.0.23 release notes#optimizer: https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/8.0/en/news-8-0-23.html#mysqld-8-0-23-optimizer

[6] MySQL worklog #13459: https://dev.mysql.com/worklog/task/?id=13459

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