Nested-Loop Join基本算法实现，伪代码是这样：

for each row in t1 matching range {
 for each row in t2 matching reference key {
 for each row in t3 {
 if row satisfies join conditions,
 send to client
 }
 }
}

这段代码很简单，虽然我也不怎么会写代码，但是我还是看得懂的。这里假设有三张表，t1, t2, t3，这段代码，分别会展现出explain计划里的range, ref和ALL，表现在SQL执行计划层里，t3就会进行一次全表扫描，我今天在这个地方看到了一个很妖的优化SQL方法，Straight-join：http://hidba.ga/2014/09/26/join-query-in-mysql/，其中提到了驱动表的概念，那么对应过来，驱动表就是伪代码里的t3表，博文里说MySQL会自动选择结果集最小的表作为驱动表，作为算法分析，这样选择驱动表确实是消耗最小的办法。那么这里还提到了，通过缩小驱动表结果集进行连接优化，那么根据这个算法来看，结果集较小的驱动表确实可以使循环次数减少。

当然了，MySQL自己在这个算法基础上，演进出了Block Nested-Loop join算法，其实基本上和上面的算法没有区别，伪代码如下：

for each row in t1 matching range {
 for each row in t2 matching reference key {
 store used columns from t1, t2 in join buffer
 if buffer is full {
 for each row in t3 {
 for each t1, t2 combination in join buffer {
if row satisfies join conditions,
send to client
 }
 }
 empty buffer
 }
 }
}

if buffer is not empty {
 for each row in t3 {
 for each t1, t2 combination in join buffer {
 if row satisfies join conditions,
 send to client
 }
 }
}

这个算法，将外层循环的数据缓存在join buffer中，内层循环中的表回合buffer中的数据进行对比，从而减少循环次数，这样便可以提高效率。官网上有个example，我有点没有看明白：如果有10行被缓存到了buffer里，这10行被传给了内层循环，内层循环的所有行都会和buffer中的这10行进行对比。原文是这样的：

For example, if 10 rows are read into a buffer and the buffer is passed to the next inner loop, 
each row read in the inner loop can be compared against all 10 rows in the buffer

如果S指的是t1, t2组合在缓存中的大小，C是这些组合在buffer中的数量，那么t3表被扫描的次数应该是：

 
 (S * C)/join_buffer_size + 1

根据这个算式，join_buffer_size越大，扫描的次数越小，如果join_buffer_size到了能缓存所有之前的行组合，那么这时就是性能最好的时候，之后再增大也就没有什么效果了。