McDaonald's:
包类:
Mc Chicken 麦香鸡
Mc Oz 一种主要成分为蔬菜的汉堡，不知道中文是什么
Big Mac 巨无霸
Cheese Burger 芝士汉堡
Quarter Pounder汉堡
fillet-o-fish 麦香鱼
炸类:
French Fries 薯条
McNugget鸡块
hash brown薯饼
甜品:
ice cream(cone)雪糕桶
sundae圣代
Milk Shake奶昔
Apple Pie苹果派
餐类：
Happy Meal开心乐园餐
McValue Meal 应该是经济餐之类吧，有中可乐，薯条，包可自选。
最近还出了什么delichoice的，没吃过所以没研究。
Kentucky Fried Chicken
original recipe chicken原味鸡
hot and spicy chicken辣味鸡
mashed potato 土豆泥
Potato Wedges薯条
Corn玉米
twister卷
salad沙拉
Crispy Strips鸡翅
popcorn chicken 鸡米花
我对Kentucky 没什么研究， 中文名我都不知道...
餐类
Dinner for two 有两杯可乐两份薯条还有五块鸡
Two piece feed这个不太清楚
extreme burger meal一杯可乐一份薯条一个包一块鸡和一份土豆泥/沙拉
各种餐的话每个地方都不一样，所以要看你在哪个国家.
我这里都是澳洲的。
MySQL一直被人诟病没有实现HashJoin，最新发布的8.0.18已经带上了这个功能，令人欣喜。有时候在想，MySQL为什么一直不支持HashJoin呢？我想可能是因为MySQL多用于简单的OLTP场景，并且在互联网应用居多，需求没那么紧急。另一方面可能是因为以前完全靠社区，这种演进速度毕竟有限，Oracle收购MySQL后，MySQL的发版演进速度明显加快了很多。
HashJoin本身算法实现并不复杂，要说复杂，可能是优化器配套选择执行计划时，是否选择HashJoin，选择外表，内表可能更复杂一点。不管怎样现在已经有了HashJoin，优化器在选择Join算法时又多了一个选择。MySQL本着实用主义，相信这个功能增强也回应了一些质疑，有些功能不是没有能力做好，而是有它的优先级。
在8.0.18之前，MySQL只支持NestLoopJoin算法，最简单的就是Simple NestLoop Join，MySQL针对这个算法做了若干优化，实现了Block NestLoop Join，Index NestLoop Join和Batched Key Access等，有了这些优化，在一定程度上能缓解对HashJoin的迫切程度。下文会单独拿一个章节讲MySQL的这些Join优化，下面先讲HashJoin。
Hash Join算法
NestLoopJoin算法简单来说，就是双重循环，遍历外表(驱动表)，对于外表的每一行记录，然后遍历内表，然后判断join条件是否符合，进而确定是否将记录吐出给上一个执行节点。从算法角度来说，这是一个M*N的复杂度。HashJoin是针对equal-join场景的优化，基本思想是，将外表数据load到内存，并建立hash表，这样只需要遍历一遍内表，就可以完成join操作，输出匹配的记录。如果数据能全部load到内存当然好，逻辑也简单，一般称这种join为CHJ(Classic Hash Join)，之前MariaDB就已经实现了这种HashJoin算法。如果数据不能全部load到内存，就需要分批load进内存，然后分批join，下面具体介绍这几种join算法的实现。
In-Memory Join(CHJ)
HashJoin一般包括两个过程，创建hash表的build过程和探测hash表的probe过程。
1).build phase
遍历外表，以join条件为key，查询需要的列作为value创建hash表。这里涉及到一个选择外表的依据，主要是评估参与join的两个表(结果集)的大小来判断，谁小就选择谁，这样有限的内存更容易放下hash表。
2).probe phase
hash表build完成后，然后逐行遍历内表，对于内表的每个记录，对join条件计算hash值，并在hash表中查找，如果匹配，则输出，否则跳过。所有内表记录遍历完，则整个过程就结束了。过程参照下图，来源于MySQL官方博客
左侧是build过程，右侧是probe过程，country_id是equal_join条件，countries表是外表，persons表是内表。
On-Disk Hash Join
CHJ的限制条件在于，要求内存能装下整个外表。在MySQL中，Join可以使用的内存通过参数join_buffer_size控制。如果join需要的内存超出了join_buffer_size，那么CHJ将无能为力，只能对外表分成若干段，每个分段逐一进行build过程，然后遍历内表对每个分段再进行一次probe过程。假设外表分成了N片，那么将扫描内表N次。这种方式当然是比较弱的。在MySQL8.0中，如果join需要内存超过了join_buffer_size，build阶段会首先利用hash算将外表进行分区，并产生临时分片写到磁盘上；然后在probe阶段，对于内表使用同样的hash算法进行分区。由于使用分片hash函数相同，那么key相同(join条件相同)必然在同一个分片编号中。接下来，再对外表和内表中相同分片编号的数据进行CHJ的过程，所有分片的CHJ做完，整个join过程就结束了。这种算法的代价是，对外表和内表分别进行了两次读IO，一次写IO。相对于之之前需要N次扫描内表IO，现在的处理方式更好。
第一张图是外表的分片过程，第二张图是内表的分片过程，第三张图是对分片进行build+probe过程。
Grace Hash Join
主流的数据库Oracle，SQLServer，PostgreSQL早就支持了HashJoin。Join算法都类似，这里介绍下Oracle使用的Grace Hash Join算法。其实整个过程与MySQL的HashJoin类似，主要有一点区别。当出现join_buffer_size不足时，MySQL会对外表进行分片，然后再进行CHJ过程。但是，极端情况下，如果数据分布不均匀，导致大量的数据hash后都分布在一个分桶中，导致分片后，join_buffer_size仍然不够，MySQL的处理方式是一次读分片读若干记录构建hash表，然后probe对应的外表分片。处理完一批后，清理hash表，重复上述过程，直到这个分片的所有数据处理完为止。这个过程与CHJ在join_buffer_size不足时，处理逻辑相同。
GraceHash在遇到这种情况时，会继续分片进行二次Hash，直到内存足够放下一个hash表为止。但是，这里仍然有极端情况，如果输入join条件都相同，那么无论进行多少次Hash，都没法分开，那么这个时候GraceHashJoin也退化成和MySQL的处理方式一样。
hybrid hash join
与GraceHashJoin的区别在于，如果缓存能缓存足够多的分片数据，会尽量缓存，那么就不必像GraceHash那样，严格地将所有分片都先读进内存，然后写到外存，然后再读进内存去走build过程。这个是在内存相对于分片比较充裕的情况下的一种优化，目的是为了减少磁盘的读写IO。目前Oceanbase的HashJoin采用的是这种join方式。
MySQL-Join算法优化
在MySQL8.0.18之前，也就是在很长一段时间内，MySQL数据库并没有HashJoin，主要的Join算法是NestLoopJoin。SimpleNestLoopJoin显然是很低效的，对内表需要进行N次全表扫描，实际复杂度是N*M，N是外表的记录数目，M是记录数，代表一次扫描内表的代价。为此，MySQL针对SimpleNestLoopJoin做了若干优化，下面贴的均来自网络。
BlockNestLoopJoin(BNLJ)
MySQL采用了批量技术，即一次利用join_buffer_size缓存足够多的记录，每次遍历内表时，每条内表记录与这一批数据进行条件判断，这样就减少了扫描内表的次数，如果内表比较大，间接就缓解了IO的读压力。
IndexNestLoopJoin(INLJ)
如果我们能对内表的join条件建立索引，那么对于外表的每条记录，无需再进行全表扫描内表，只需要一次Btree-Lookup即可，整体时间复杂度降低为N*O(logM)。对比HashJoin，对于外表每条记录，HashJoin是一次HashTable的search，当然HashTable也有build时间，还需要处理内存不足的情况，不一定比INLJ好。
Batched Key Access
IndexNestLoopJoin利用join条件的索引，通过Btree-Lookup去匹配减少了遍历内表的代价。如果join条件是非主键列，那么意味着大量的回表和随机IO。BKA优化的做法是，将满足条件的一批数据按主键排序，这样回表时，从主键的角度来说就相对有序，缓解随机IO的代价。BKA实际上是利用了MRR特性(MultiRangeRead)，访问数据之前，先将主键排序，然后再访问。主键排序的缓存大小通过参数read_rnd_buffer_size控制。
总结
MySQL8.0以后，Server层代码做了大量的重构，虽然优化器相对于Oracle还有很大差距，但一直在进步。HashJoin的支持使得MySQL优化器有更多选择，SQL的执行路径也能做到更优，尤其是对于等值join的场景。虽然MySQL之前对于Join做过若干优化，比如NBLJ，INLJ以及BKA等，但这些代替不了HashJoin的作用。一个好用的数据库就应该具备丰富的基础能力，利用优化器分析出合适场景，然后拿出对应的基础能力以最高效的方式响应请求。
