在上一篇文章中，Hua与您分享了JOIN的初始优化，以及两个相应的算法索引嵌套环（NLJ）和嵌套嵌套环（NLJ）（BNL）。阅读上一篇文章的朋友应该知道BNL算法很大，这是由于查询过程中的大量次数（两个表的两个表中的数量），这在内存中非常消耗，而且很明显，有优化的空间。NLJ算法实际上是好的。它可以继续优化吗？
本文解释了以下知识点：
您需要在这里知道一个知识点，什么是回报表？这是MySQL在根据辅助索引查询数据过程中的粗略解释：
- A是辅助索引，T表中有一个字段ID，A，B
从ts选择 * = 50
上面的过程称为返回表。返回手表的最大缺点是随机访问。例如，我们可以从撕裂a> 10和a <100中找到选择ID的范围。在实际需求下，我们获得的主要键不一定会增加，并且在回流表中将生成大量随机访问，这极大地影响了性能。
如何解决这种情况，此处介绍了MRR算法。
MRR算法的全名是多范围阅读。这是MySQL 5.6介绍的一项新功能。其目的是减少随机访问磁盘并使用顺序读取。
以上没有说退货表可能会导致大量随机访问，从而影响性能。对MRR方法的简单理解是首先在内存中对您排序，以确保ID增加，然后查询，以便您可以尽可能多地尝试，以至于阅读磁盘时，它将在为了提高性能。
例如，以上示例中的范围查询A的值（10,100）可以分解为以下步骤：
READ_RND_BUFFER：在由READ_RNDD_BUFFER_SIZE变量定义的内存大小中，默认256K
以上是MRR的执行过程。它的优势是它针对句子的范围。对大量主密钥ID进行排序后，它可以确保按顺序读取和编写主密钥索引，从而提高性能。
我们可以通过设置参数打开MRR
通过执行该计划，我们可以额外看到我们已经打开了MRR。
MySQL 5.6引入了批处理的密钥访问（称为BKA），这是NLJ算法的优化。NLJ算法在上一章中知道了其内部原理。检查文章。
NLJ算法实际上很好，但是该算法是通过单个值匹配结果，因此我们可以同时将多个值传递到T2表吗？现在我们正在研究上面的MRR。
实际上，BKA确实基于MRR算法。观察下面的图片。查询查询时，将取出驱动器表的数据。如果无法放置JOIN_BUFFER，将执行分段策略，然后将执行MRR算法。
我们可以通过设置参数打开BAK。
在上一章中，我们完成了BNL算法，并且也知道该算法的缺点。总而言之，可以得出以下几点：
对于上面发生的问题，对我们来说，最简单的方法是在驱动器表上创建新索引，但是此方法并不适合所有情况。例如，在我们的示例中，驱动器表中有数千万数据，同时querysql是低频SQL，直接添加索引非常浪费。
还有另一种方法可以添加临时表，一般过程如下：
总体而言，上述方法的目的是使用索引来触发BAK算法以提高性能。
通过本文，总结了以下几点：