本文目标是：了解查询的核心原理，对比 SQL 查询优化技巧在 h2database 中的落地实现。
前提：为了贴近实际实际，本文 Code Insight 基于 BTree 存储引擎。
数据查询核心原理
数据库实现查询的原理：遍历表/索引，判断是否满足
where筛选条件，添加到结果集。简单通用。对于选择表还是索引、如何遍历关联表、优先遍历哪个表、怎样提升遍历的效率，这个就是数据库查询复杂的地方。
/**
* 查询命令实现查询的主要过程
* @see org.h2.command.dml.Select#queryFlat
*/
private void queryFlat(int columnCount, ResultTarget result, long limitRows) {
// 遍历单表 or 关联表。topTableFilter 可以简单理解为游标 cursor。
while (topTableFilter.next()) {
// 判断是否符合 where 筛选条件
if (condition == null || Boolean.TRUE.equals(condition.getBooleanValue(session))) {
Value[] row = new Value[columnCount];
// 填充select 需要的 columns ①
for (int i = 0; i < columnCount; i++) {
Expression expr = expressions.get(i);
row[i] = expr.getValue(session);
}
// 保存符合条件的数据，这个对应 resultSet
result.addRow(row);
// 没有 sort 语句的情况下，达到 limitRows， 终止 table scan ②
if ((sort == null || sortUsingIndex) && limitRows > 0 &&
result.getRowCount() >= limitRows) {
break;
}
}
}
}
Join 查询核心原理
基于状态机模式，实现多表嵌套循环遍历。
使用的 Join 算法是： Nested Loop Join。
状态变迁：BEFORE_FIRST –> FOUND –> AFTER_LAST
/**
* Check if there are more rows to read.
* 遍历的数据 row 记录在当前 session 中，随时随地可以获取
*
* @return true if there are
* @see org.h2.table.TableFilter#next
*/
public boolean next() {
// 遍历结束，没有符合的条件的 row
if (state == AFTER_LAST) {
return false;
} else if (state == BEFORE_FIRST) {
// cursor 遍历初始化， 如果基于索引的游标，则可以提前锁定数据范围。③
cursor.find(session, indexConditions);
if (!cursor.isAlwaysFalse()) {
// 如果包含 join 表，重置关联表的状态机。
if (join != null) {
join.reset();
}
}
} else {
// state == FOUND || NULL_ROW 的情况
// 嵌套遍历 join 关联表。这是个递归调用关联表的过程。
if (join != null && join.next()) {
return true;
}
}
// 表/索引数据扫描，匹配filterCondition，直到找到符合的 row
while (true) {
if (cursor.isAlwaysFalse()) {
state = AFTER_LAST;
} else {
if (cursor.next()) {
currentSearchRow = cursor.getSearchRow();
current = null;
state = FOUND;
} else {
state = AFTER_LAST;
}
}
// where 条件判断
if (!isOk(filterCondition)) {
continue;
}
// 嵌套遍历 join 关联表。主表的每一行 row，需要遍历关联子表一次。④
if (join != null) {
join.reset();
if (!join.next()) {
continue;
}
}
// check if it's ok
if (state == NULL_ROW || joinConditionOk) {
return true;
}
}
state = AFTER_LAST;
return false;
}
获取查询数据
从遍历的 row 中，获取 select 语句需要的 column 数据。
对应的 Cursor 实现是：org.h2.index.PageBtreeCursor
/**
* 根据 columnId 获取对应的值
* @see org.h2.table.TableFilter#getValue
*/
public Value getValue(Column column) {
if (current == null) {
// 优先从当前遍历的 row 获取数据。
// 如果是索引中的 row，不会包含所有的行，会有取不到的情况
Value v = currentSearchRow.getValue(columnId);
if (v != null) {
return v;
}
// 如果没有，再尝试从原始表 row 存储中获取数据。⑤
// 对应的实现： currentRow = index.getRow(session, currentSearchRow.getKey());
current = cursor.get();
if (current == null) {
return ValueNull.INSTANCE;
}
}
return current.getValue(columnId);
}
常用的 SQL 查询优化技巧
分别对应上述源代码注释的数字角标。
①避免使用 SELECT *：只选择需要的列
如果使用 select *, 即使使用了索引查询。也需要取原数据行的所有数据（⑤）。会进行数据的二次读取，也就是回表查询。影响了性能。
②避免使用 ORDER BY, 尽量使用LIMIT
使用 LIMIT：如果只需要部分结果，可以使用 LIMIT 子句限制返回的行数，避免检索整个结果集。
如上源代码，如果没有 Order By，有limit 限制情况下，可以中途结束表遍历。
如果有 Order By 的情况下，肯定要执行完成整个扫描遍历的过程，最终在 result 结果集中再一次进行排序计算。
③使用索引：确保表中的列上有适当的索引，以加快查询速度。
如果使用索引，在初始化扫描阶段，会给 cursor 一定的范围，避免全表扫描。极大的缩小的查询范围。
④减少连接的表的数量：如果可能，尽量减少查询中的表的数量。
无需多言，嵌套递归查询，理论上是所有表的笛卡尔积。
⑤使用覆盖索引：一个查询的所有列都包含在索引中。
这样查询可以只扫描索引而不需要回表。例如，如果你的查询是 SELECT id, name FROM users WHERE age = 30，那么在 age, id, name 上创建一个复合索引可以避免回表。
其他
Nested Loop Join
// 用伪代码表示，可以更清晰理解上述 join 遍历的过程
for (r in R) {
for (s in S) {
if (r satisfy condition s) {
output <r, s>;
}
}
}
MySQL 中的Nested Loop Join
MySQL官方文档中提到，MySQL只支持Nested Loop Join这一种join algorithm.
MySQL resolves all joins using a nested-loop join method.
This means that MySQL reads a row from the first table, and then finds a matching row in the second table, the third table, and so on.