exist和in的区别

exists 用于对外表记录做筛选。 exists 会遍历外表，将外查询表的每一行，代入内查询进行判断。

当 exists 里的条件语句能够返回记录行时，条件就为真，返回外表当前记录。反之如果 exists 里的条件语句不能返回记录行，条件为假，则外表当前记录被丢弃。

select a.* from A a where exists(select 1 from B b where a.id=b.id)

in 是先把后边的语句查出来放到临时表中，然后遍历临时表，将临时表的每一行，代入外查询去查找。

select * from A where id in(select id from B)

总结

子查询的表比较大的时候，使用 exists 可以有效减少总的循环次数来提升速度；

当外查询的表比较大的时候，使用 in 可以有效减少对外查询表循环遍历来提升速度。

Join 的算法（NLJ、BNL、BKA）

Nested-Loop Join

在NLJ算法中，MySQL首先选择一个表（通常是小型表）作为驱动表，并迭代该表中的每一行。然后，MySQL在第二个表中搜索匹配条件的行，这个搜索过程通常使用索引来完成。一旦找到匹配的行，MySQL将这些行组合在一起，并将它们作为结果集返回。

工作流程如图：

例如，下面这个语句：

select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.a);

在这个语句里，假设t1 是驱动表，t2是被驱动表。我们来看一下这条语句的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。

Nested-Loop Join

NLJ是使用上了索引的情况，如果查询条件没有使用到索引MySQL会选择使用另一个叫作“Block Nested-Loop Join”的算法，简称BNL。

Block Nested Loop Join（BNL）算法与NLJ算法不同的是，BNL算法使用一个类似于缓存的机制，将表数据分成多个块，然后逐个处理这些块，以减少内存和CPU的消耗。

例如，下面这个语句：

select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.b);

字段b上是没有建立索引的。

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。

虽然Block Nested-Loop Join算法是全表扫描。但是是在内存中进行的判断操作，速度上会快很多。但是性能仍然不如NLJ。

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。

1. 顺序读取数据行放入join_buffer中，直到join_buffer满了。
2. 扫描被驱动表跟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，重复上述步骤。

虽然分成多次放入join_buffer，但是判断等值条件的次数还是不变的，依然是10万次。

MRR & BKA

MySQL在5.6版本后引入了Batched Key Acess(BKA)算法了。这个BKA算法，其实就是对NLJ算法的优化，BKA算法正是基于MRR。

NLJ算法执行的逻辑是：从驱动表t1，一行行地取出a的值，再到被驱动表t2去做join。也就是说，对于表t2来说，每次都是匹配一个值。这时，MRR的优势就用不上了。

我们可以从表t1里一次性地多拿些行出来，，先放到一个临时内存，一起传给表t2。这个临时内存不是别人，就是join_buffer。

通过上一篇文章，我们知道join_buffer 在BNL算法里的作用，是暂存驱动表的数据。但是在NLJ算法里并没有用。那么，我们刚好就可以复用join_buffer到BKA算法中。

NLJ算法优化后的BKA算法的流程，如图所示：

图中，我在join_buffer中放入的数据是P1~P100，表示的是只会取查询需要的字段。当然，如果join buffer放不下P1~P100的所有数据，就会把这100行数据分成多段执行上图的流程。

如果要使用BKA优化算法的话，你需要在执行SQL语句之前，先设置

set optimizer_switch='mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on';

其中，前两个参数的作用是要启用MRR。这么做的原因是，BKA算法的优化要依赖于MRR。

对于BNL，我们可以通过建立索引转为BKA。对于一些列建立索引代价太大，不好建立索引的情况，我们可以使用临时表去优化。

例如，对于这个语句：

select * from t1 join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.b>=1 and t2.b<=2000;

使用临时表的大致思路是：

1. 把表t2中满足条件的数据放在临时表tmp_t中；
2. 为了让join使用BKA算法，给临时表tmp_t的字段b加上索引；
3. 让表t1和tmp_t做join操作。

这样可以大大减少扫描的行数，提升性能。

join查询为什么要小表驱动大表

mysql的join实现原理是，以驱动表的数据为基础，“嵌套循环”去被驱动表匹配记录，

select * from a join b on a.bid = b.id

假设 a表10000数据，b表20数据

这里有2个过程，b 表数据最少，查询引擎优化选择b为驱动表，

• 循环b表的20条数据，
• 去a表的10000数据去匹配，这个匹配的过程是B+树的查找过程，比循环取数要快的多。

小驱动的方式

for 20条数据 
    匹配10000数据（根据on a.bid=b.id的连接条件，进行B+树查找）

查找次数 20+ log10000

如果使用大表驱动，则查找过程是这样的

for 10000条数据 
    匹配20条数据（根据on a.bid=b.id的连接条件，进行B+树查找）

查找次数 10000+ log20

可以看出来

小表驱动大表：20+ log10000

大表驱动小表：10000+ log20

显然小表驱动大表查询效率要高很多。

参考：

https://www.cnblogs.com/booksea/p/17380941.html

https://www.cnblogs.com/hellotin/p/14227664.html

MySQL单个实例buffer数据和磁盘数据是如何保证强一致性的

InnoDB的页大小默认为16K，可以使用参数innodb_page_size设置， 可设置的值有： 64KB，

32KB，16KB（默认），8KB和4KB。并且在数据校验时也针对页进行计算，即他们是一个整个对待，包括把数据持久化到磁盘的操作。而计算机的硬件和操作系统在极端情况下（比如断电、系统崩溃）时，刚写入了4K或8K数据，那么就不能保证该操作的原子性，称为部分页面写问题（Partial Write Page）。

此时就引入了双写缓存区的机制，当发生极端情况时，可以从系统表空间的Double Write Buffer【磁盘上】进行恢复，下面是InnoDB的架构图、双写和恢复流程图。为了方便对比，将组件放在了相同的位置：