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MySQL Hash Join前世今生

2022-11-24 分类：野生技术 阅读(211) 评论(0)
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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。

-- 版本：8.0.18
-- 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
-- 此查询仍使用了hash join（join 条件为空）
EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.i > 1;
-> Inner hash join  (cost=1.17 rows=3)
    -> Table scan on t2  (cost=0.34 rows=2)
    -> Hash
        -> Filter: (t1.i > 1)  (cost=0.65 rows=1)
            -> Table scan on t1  (cost=0.65 rows=4)
  • (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:

-- 版本：8.0.20
EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.i <> t2.i;
-> Filter: (t1.i <> t2.i)  (cost=1.10 rows=2)
    -> Inner hash join (no condition)  (cost=1.10 rows=2)
        -> Table scan on t2  (cost=0.18 rows=2)
        -> Hash
            -> Table scan on t1  (cost=0.45 rows=2)
  • HAH JOIN支持outer join/anti join/semi join
-- 版本：8.0.20
-- Left outer join
EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.i=t2.i;
-> Left hash join (t2.i = t1.i)  (cost=0.88 rows=4)                                                                                                                                                                          
    -> Table scan on t1  (cost=0.45 rows=2)                                                                                                                                                                                    
    -> Hash                                                                                                                                                                                                                    
        -> Table scan on t2  (cost=0.23 rows=2)

-- Right outer join（注：MySQL在parser阶段会将所有的right join改写为left join
--                      所以我们这里看到的explain为Left hash join
EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM t1 RIGHT JOIN t2 ON t1.i=t2.i;
-> Left hash join (t1.i = t2.i)  (cost=0.88 rows=4)                                                                                                                                                                          
    -> Table scan on t2  (cost=0.45 rows=2)                                                                                                                                                                                    
    -> Hash                                                                                                                                                                                                                    
        -> Table scan on t1  (cost=0.23 rows=2)

-- Semijoin
EXPLAIN FORMAT=tree SELECT * FROM t1 WHERE (t1.i) IN (SELECT t2.i FROM t2);
-> Hash semijoin (t2.i = t1.i)  (cost=0.83 rows=2)
    -> Table scan on t1  (cost=0.45 rows=2)
    -> Hash
        -> Table scan on t2  (cost=0.18 rows=2)

-- Antijoin
EXPLAIN FORMAT=tree 
SELECT * FROM t2 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM t1 WHERE t1.i = t2.i);
-> Hash antijoin (t1.i = t2.i)  (cost=1.10 rows=4)                                                                                                                                                                           
    -> Table scan on t2  (cost=0.45 rows=2)                                                                                                                                                                                    
    -> Hash                                                                                                                                                                                                                    
        -> Table scan on t1  (cost=0.45 rows=2)
  • 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：

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

相关源码：

// 代码版本：8.0.20 HEAD: commit 91a17cedb1ee880fe7915fb14cfd74c04e8d6588
// 文件名：sql/hash_join_iterator.cc
int HashJoinIterator::ReadNextJoinedRowFromHashTable() {
  int res;
  bool passes_extra_conditions = false;
  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
       // 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
       // 的数据
    res = ReadJoinedRow();  // 读取通过join key查找已经得到的匹配行(单行记录）
    DBUG_ASSERT(res == 0 || res == -1);
    
    if (res == 0) {
      passes_extra_conditions = JoinedRowPassesExtraConditions();
      if (thd()->is_error()) {
        // Evaluation of extra conditions raised an error, so abort the join.
        return 1;
      }

      if (!passes_extra_conditions) {
        ++m_hash_map_iterator;
      }
    }
  } while (res == 0 && !passes_extra_conditions);
}

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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