docs(note): 重组笔记目录结构并新增 MySQL JOIN 实验笔记
- 随手记笔记按主题迁移至 note/资源/（DevOps、数据库、编程） - Windows使用、go errors 等笔记迁移时同步更名为规范标题 - 新增 MySQL 空表 JOIN 导致排序索引失效实验笔记 - 移除 go操作excel 笔记
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张育新
@@ -0,0 +1,286 @@
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# MySQL 空表 JOIN 导致 ORDER BY 索引失效——实验笔记
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> 环境：MySQL 8.0.18+（hash join 自 8.0.18 引入，实测 8.0.28）
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> 现象：一条 `ORDER BY ... LIMIT` 查询原本走主表复合索引（免排序），LEFT JOIN 一张**空表**后，执行计划退化为全量读取 + `Using temporary; Using filesort`，主表索引"失效"。
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## 一、一句话结论
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**不是空表禁用了别的表的索引，而是空表让优化器为该 JOIN 选择了 hash join；hash join 不保序，导致"借主表索引序完成 ORDER BY"的整个计划作废**，主表随之退化为全量读取 + 临时表排序。
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## 二、原理
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### 1. 为什么嵌套循环（Nested Loop Join）能"免排序"
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```
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按 idx(created_at, id) 倒序逐行读主表 → 每行对被 join 表做索引点查（eq_ref）→ 输出
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```
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- 嵌套循环的输出顺序 = 驱动表（主表）的访问顺序
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- 主表走 `(created_at, id)` 复合索引倒序扫描，输出天然满足 `ORDER BY created_at DESC, id DESC`
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- `LIMIT 10` 可以提前终止：读到 10 行即停，`ORDER BY` 零成本（EXPLAIN 中体现为 `type=index` + `Backward index scan`，无 temporary/filesort）
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### 2. hash join 为什么会破坏这一切
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- hash join 把被 join 表整棵读进内存哈希表，再用驱动表逐行**探测**，输出顺序不再对应任何一方的索引序
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- 一旦计划中任何一个 JOIN 环节是 hash join，结果集都必须整体重排
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- 优化器权衡："反正要排序，主表走哪个访问路径都无所谓" → 放弃排序专用索引，选最便宜的读取方式（全表扫或全索引扫，见第四节变体）
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### 3. 为什么偏偏是空表触发 hash join（反直觉）
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- 空表没有统计信息，优化器估算行数 ≈ 1
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- 估算"把空表整棵读进哈希表（≈1 次 IO）再探测" 比 "对主表每行做一次 B+ 树点查（N 次树遍历）" 更便宜
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- 于是选了 hash join —— 对空表本身这是**正确的成本决策**（0 行数据怎么访问都对），副作用是拖垮了主表的排序计划
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- 表有了真实数据后，统计信息更新，优化器改回索引点查（eq_ref），保序计划自动恢复
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## 三、建表与造数（可直接执行）
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### 1. 主表：10 万行，带 `(created_at, id)` 复合索引
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```sql
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DROP TABLE IF EXISTS users, user_profiles, user_tags_empty, user_tags_noindex;
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CREATE TABLE users (
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id BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
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username VARCHAR(64) NOT NULL,
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nickname VARCHAR(64) NOT NULL DEFAULT '',
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created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
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KEY idx_created_id (created_at, id)
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) ENGINE=InnoDB;
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-- 递归 CTE 造数需要先放开深度限制（仅当前会话）
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SET SESSION cte_max_recursion_depth = 100001;
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INSERT INTO users (username, nickname, created_at)
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WITH RECURSIVE seq AS (
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SELECT 1 AS n
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UNION ALL
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SELECT n + 1 FROM seq WHERE n < 100000
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)
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SELECT
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CONCAT('user_', n),
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CONCAT('nick_', n),
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DATE_ADD('2025-01-01 00:00:00', INTERVAL FLOOR(RAND() * 31536000) SECOND)
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FROM seq;
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```
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### 2. 对照用被 join 表：有数据，join 列唯一索引
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```sql
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CREATE TABLE user_profiles (
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id BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
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user_id BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
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city VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '',
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UNIQUE KEY uk_user_id (user_id)
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) ENGINE=InnoDB;
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INSERT INTO user_profiles (user_id, city)
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WITH RECURSIVE seq AS (
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SELECT 1 AS n
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UNION ALL
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SELECT n + 1 FROM seq WHERE n < 100000
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)
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SELECT n, CONCAT('city_', FLOOR(RAND() * 100)) FROM seq;
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```
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### 3. "罪魁"空表：结构与 user_profiles 完全同构，只是**不插入任何数据**
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```sql
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CREATE TABLE user_tags_empty (
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id BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
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user_id BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
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||||
tag VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '',
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||||
UNIQUE KEY uk_user_id (user_id)
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) ENGINE=InnoDB;
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-- 故意不插数据
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```
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## 四、对照实验
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> 每组实验观察四处：主表 users 的 `type` / `key` / `rows` / `Extra`，以及被 join 表的访问方式。
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> **注意**：实验 SQL 故意 SELECT 了 `username`/`nickname` 等**索引外列**，原因见实验二的"变体"说明。
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### 实验一（对照组）：只 JOIN 有数据的表 → 索引完美生效
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```sql
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EXPLAIN
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SELECT u.id, u.username, u.nickname, u.created_at, p.city
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FROM users u
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LEFT JOIN user_profiles p ON p.user_id = u.id
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ORDER BY u.created_at DESC, u.id DESC
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LIMIT 10;
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```
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**预期结果：**
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| table | type | key | rows | Extra |
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|---|---|---|---|---|
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| u | **index** | **idx_created_id** | **10** | **Backward index scan** |
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| p | eq_ref | uk_user_id | 1 | （空） |
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主表倒序走复合索引只读 10 行（LIMIT 提前终止），被 join 表逐行点查，无排序开销。保序计划下 SELECT 索引外列不影响走索引（逐行回表而已）。
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### 实验二：仅追加一个 LEFT JOIN 空表 → 计划全面崩坏
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```sql
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EXPLAIN
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SELECT u.id, u.username, u.nickname, u.created_at, p.city, t.tag
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FROM users u
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LEFT JOIN user_profiles p ON p.user_id = u.id
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LEFT JOIN user_tags_empty t ON t.user_id = u.id
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ORDER BY u.created_at DESC, u.id DESC
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LIMIT 10;
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```
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**预期结果（SELECT 含索引外列时）：**
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| table | type | key | rows | Extra |
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|---|---|---|---|---|
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| u | **ALL** | NULL | **100003** | **Using temporary; Using filesort** |
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| p | eq_ref | uk_user_id | 1 | （空） |
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| t | **ALL** | NULL | 1 | **Using where; Using join buffer (hash join)** |
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三个观察点：
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1. 空表 t 的索引 `uk_user_id` 明明存在，却 `type=ALL` + hash join（空表上这是合理的成本选择）
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2. 主表 u 的 `idx_created_id` 被**整个放弃**：全表扫描 + 临时表 + 文件排序，rows 从 10 涨到全量（LIMIT 提前终止失效）
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3. 注意 p 的 eq_ref 没有受影响——**别的表的索引并没有被禁用，坏掉的是主表的"排序专用访问路径"**
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**变体：主表退化的两种形态（重要，实测踩过的坑）**
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如果 SELECT **只查索引内的列**（如仅 `u.id, u.created_at`），主表退化后不是 `ALL`，而是：
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```
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u: type=index, key=idx_created_id, rows=100003, Extra: Using index; Using temporary; Using filesort
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```
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机制：排序计划作废后优化器选"最便宜的读取方式"——查询列全在索引里时，扫**窄的二级索引**（覆盖扫描，`Using index` 免回表）比扫**宽的聚簇索引**（ALL）更便宜。`type=index` 全索引扫描与 `ALL` 全表扫本质相同：**都是全量读取 + 显式排序**，同样没有 LIMIT 提前终止。
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判断"是否退化"的可靠标志是 `rows` 是否涨到全量、`Using temporary; Using filesort` 是否出现，而**不是** type 显示 ALL 还是 index。生产查询通常 SELECT 大量业务列（覆盖不成立），多表现为 ALL 形态；本实验因此故意带上索引外列。
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> 加 `FORMAT=TREE` 可以更直观看到 `Left (hash join)` 节点：
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> `EXPLAIN FORMAT=TREE <实验二的查询>;`
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### 实验三：FORCE INDEX 把空表钉回点查 → 计划恢复
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```sql
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EXPLAIN
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SELECT u.id, u.username, u.nickname, u.created_at, p.city, t.tag
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FROM users u
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LEFT JOIN user_profiles p ON p.user_id = u.id
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LEFT JOIN user_tags_empty t FORCE INDEX (uk_user_id) ON t.user_id = u.id
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ORDER BY u.created_at DESC, u.id DESC
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LIMIT 10;
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```
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**预期结果：** t 变为 `eq_ref`，主表 u 恢复 `index + Backward index scan, rows=10`，temporary/filesort 消失。
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结论：只要所有 JOIN 都是保序的嵌套循环点查，主表就能借索引序免排序。
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### 实验四：空表填入数据 + 刷新统计信息 → 自愈
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```sql
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INSERT INTO user_tags_empty (user_id, tag)
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WITH RECURSIVE seq AS (
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SELECT 1 AS n
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UNION ALL
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SELECT n + 1 FROM seq WHERE n < 100000
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)
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SELECT n, 'vip' FROM seq;
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ANALYZE TABLE user_tags_empty;
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-- 重跑实验二的 EXPLAIN
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```
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**预期结果：** 与实验一/三相同，t 走 `eq_ref`，主表走 `idx_created_id`，无需任何 hint。
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补充观察：只插入少量行（比如 50 行）时优化器可能仍选 hash join——对几十行的表，hash join 确实可能更便宜，这属于**合理决策**而非问题；关注点应是"数据量与计划是否匹配"，而不是"必须永远走索引"。
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### 进阶实验五：与空无关——任何原因导致的 hash join 都会触发同样的退化
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证明"根因是 hash join 破坏保序计划，空表只是诱因之一"：
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```sql
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-- 有 10 万行、但 join 列上【没有索引】的表
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CREATE TABLE user_tags_noindex (
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id BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
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user_id BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
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tag VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT ''
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) ENGINE=InnoDB;
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INSERT INTO user_tags_noindex (user_id, tag)
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WITH RECURSIVE seq AS (
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SELECT 1 AS n
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UNION ALL
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SELECT n + 1 FROM seq WHERE n < 100000
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)
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SELECT n, 'new' FROM seq;
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EXPLAIN
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SELECT u.id, u.username, u.nickname, u.created_at, p.city, t.tag
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FROM users u
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LEFT JOIN user_profiles p ON p.user_id = u.id
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LEFT JOIN user_tags_noindex t ON t.user_id = u.id
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ORDER BY u.created_at DESC, u.id DESC
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LIMIT 10;
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```
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**预期结果：** 与实验二相同的崩坏形态（t 为 `ALL + hash join`，主表全量读取 + temporary + filesort）。
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这说明日常更常见的场景——**join 列漏建索引**——和空表是同一个病：hash join 一出现，依赖主表索引序的 ORDER BY + LIMIT 计划就没了。
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## 五、机制小结（对照表）
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| JOIN 实现方式 | 输出是否保序 | LIMIT 能否提前终止 | 对主表排序索引的影响 |
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|---|---|---|---|
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| 嵌套循环 + eq_ref 点查 | ✅ 顺序=驱动表访问序 | ✅ 读够即停 | 可借索引序免排序 |
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| hash join | ❌ 哈希探测序 | ❌ 需物化后整体排序 | 排序计划作废，主表退化为全量读取 |
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主表退化后的具体形态由 SELECT 列集合决定：
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| SELECT 列 | 退化形态 | 特征 |
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|---|---|---|
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| 含索引外列（生产常态） | `type=ALL` 全表扫 | key=NULL |
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| 全在索引内 | `type=index` 全索引扫 | key=该索引，`Using index`（覆盖免回表） |
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两种形态共同点：rows ≈ 全量、`Using temporary; Using filesort`、LIMIT 无法提前终止。
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优化器的行为链条：
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被 join 表选了 hash join
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→ 结果集顺序不可保证
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→ ORDER BY 必须显式排序（temporary + filesort）
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→ "主表走排序专用索引"失去意义
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→ 主表改用最便宜的读取方式（ALL 或覆盖索引全扫）
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## 六、实践建议
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1. **排查口诀**：`ORDER BY ... LIMIT` 查询变慢时，先看 EXPLAIN 里是否出现 `Using join buffer (hash join)`——它常常是主表索引"无故失效"的信号
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2. **判断退化看 rows 和 temporary/filesort**，不要只盯 type：`type=index` 也可能是全索引扫描的退化形态（对比正常时 rows 应接近 LIMIT 值）
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3. **根治**：给被 join 表的 join 列建索引（唯一列建唯一索引，非唯一建普通索引），让点查比 hash join 更便宜
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4. **空表/新表场景**（刚上线、还没数据的表）：如果线上已出现该退化且影响明显，可用 `FORCE INDEX` 过渡；表有数据后可移除 hint（低频后台查询甚至可以不处理）
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5. **不要盲信"必须走索引"**：空表/极小表走全表扫本身是正确的成本决策，要修的是"hash join 破坏排序计划"这个副作用，而不是全表扫本身
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6. **改动 join 结构后**（新增关联表、调整关联条件）重新 EXPLAIN 一次带排序的查询，确认 `Backward index scan` / rows 接近 LIMIT 值的计划仍在
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## 七、清理
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```sql
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DROP TABLE IF EXISTS users, user_profiles, user_tags_empty, user_tags_noindex;
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SET SESSION cte_max_recursion_depth = DEFAULT;
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```
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@@ -1,83 +0,0 @@
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### excelize库
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读写Excel的Go库
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||||
[github](https://github.com/qax-os/excelize)
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## 基本用法
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#### 创建工作簿
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```go
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f := excelize.NewFile()
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defer func() {
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if err := f.Close(); err != nil {
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fmt.Println(err)
|
||||
}
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||||
}()
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||||
// 创建一个新的Sheet,返回的index为该工作簿的索引
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||||
index, err := f.NewSheet("SheetName")
|
||||
if err != nil {
|
||||
return fmt.Errorf("创建Sheet失败: %w", err)
|
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}
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```
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||||
#### 打开文件
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```go
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f, err := excelize.OpenFile(filePath)
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if err != nil {
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||||
return fmt.Errorf("打开 Excel失败: %w", err)
|
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}
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||||
defer func() {
|
||||
if err := f.Close(); err != nil {
|
||||
fmt.Println(err)
|
||||
}
|
||||
}()
|
||||
```
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||||
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||||
#### 写入cell值
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```go
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||||
f.SetCellValue("SheetName", "B2", 100)
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```
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||||
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||||
#### 设置工作簿默认活动工作表
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||||
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||||
```go
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||||
f.SetActiveSheet(index)
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```
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||||
#### 创建或更新excel表
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||||
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||||
```go
|
||||
if err := f.SaveAs("Book1.xlsx"); err != nil {
|
||||
return fmt.Errorf("保存失败: %w", err)
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
#### 获取指定cell值
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|
||||
```go
|
||||
cell, err := f.GetCellValue("Sheet1", "B2")
|
||||
if err != nil {
|
||||
return fmt.Errorf("读取cell失败: %w", err)
|
||||
}
|
||||
fmt.Println(cell)
|
||||
```
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||||
|
||||
#### 获取所有工作簿的cell值（二维数组）
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||||
|
||||
```go
|
||||
rows, err := f.GetRows("Sheet1")
|
||||
if err != nil {
|
||||
return fmt.Errorf("读取失败: %w", err)
|
||||
}
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||||
for _, row := range rows {
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||||
for _, colCell := range row {
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||||
fmt.Print(colCell, "\t")
|
||||
}
|
||||
fmt.Println()
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
Reference in New Issue
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