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1. 背景介绍
什么是semi-join？
所谓的semi-join是指semi-join子查询。 该子查询具有如下结构：
SELECT ... FROM outer_tables WHERE expr IN (SELECT ... FROM inner_tables ...) AND ...
即在where条件的“IN”中的那个子查询。
这种查询的特点是我们只关心outer_table中与semi-join相匹配的记录。
换句话说，最后的结果集是在outer_tables中的，而semi-join的作用只是对outer_tables中的记录进行筛选。这也是我们进行semi-join优化的基础，即我们只需要从semi-join中获取到最少量的足以对outer_tables记录进行筛选的信息就足够了。
Semi-join从一个表中返回的行与另一个表中数据行进行不完全联接查询（查找到匹配的数据行就返回，不再继续查找）。
Anti-semi-join从一个表中返回的行与另一个表中数据行进行不完全联接查询，然后返回不匹配的数据。
还可参考mysql 官网：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/subquery-optimization.html
所谓的最少量，体现到优化策略上就是如何去重。
以如下语句为例：
select * from Country
where Country.Code in
(select City.country from City where City.Population>1*1000*1000);
当中的semi-join： “
select City.country from City where City.Population>1*1000*1000
” 可能返回的结果集如下： China(Beijin), China(Shanghai), France(Paris)...
我们可以看到这里有2个China，分别来至2条城市记录Beijin和Shanghai, 但实际上我们只需要1个China就足够对outer_table
2. Mysql支持的Semi-join策略
Mysql支持的semi-join策略主要有5个，它们分别为：
1. DuplicateWeedout: 使用临时表对semi-join产生的结果集去重。
对应的匹配条件为：
2. FirstMatch: 只选用内部表的第1条与外表匹配的记录。
对应的匹配条件为：
3. LooseScan: 把inner-table数据基于索引进行分组，取每组第一条数据进行匹配。
对应的匹配条件为：
4. Materializelookup: 将inner-table去重固化成临时表，遍历outer-table，然后在固化表上去寻找匹配。
对应的匹配条件：
5. MaterializeScan: 将inner-table去重固化成临时表，遍历固化表，然后在outer-table上寻找匹配。
对应的条件：
参考：
1.mysql代码 （sql/sql_select.cc 的setup_semijoin_dups_elimination函数）
2.askmonty的knowledgebase