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Oracle的Hash Join之探究整理
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Hash join算法原理
自从oracke 7.3以来,oracle提供了一种新的join技术,就是hash join。Hash Join只能用于相等连接,且只能在CBO优化器模式下。相对于nested loop join,hash join更适合处理大型结果集。Hash join不需要在驱动表上存在索引。
一. Hash Join概述
Hash join算法的一个基本思想就是根据小的row sources(称作build input,我们记较小的表为S,较大的表为B) 建立一个可以存在于hash area内存中的hash table,然后用大的row sources(称作probe input) 来探测前面所建的hash table。如果hash area内存不够大,hash table就无法完全存放在hash area内存中。针对这种情况,Oracle在连接键利用一个hash函数将build input和probe input分割成多个不相连的分区(分别记作Si和Bi),这个阶段叫做分区阶段;然后各自相应的分区,即Si和Bi再做Hash join,这个阶段叫做join阶段。
如果在分区后,针对某个分区所建的hash table还是太大的话,oracle就采用nested-loops hash join。所谓的nested-loops hash join就是对部分Si建立hash table,然后读取所有的Bi与所建的hash table做连接,然后再对剩余的Si建立hash table,再将所有的Bi与所建的hash table做连接,直至所有的Si都连接完了。
Hash Join算法有一个限制,就是它是在假设两张表在连接键上是均匀的,也就是说每个分区拥有差不多的数据。但是实际当中数据都是不均匀的,为了很好地解决这个问题,oracle引进了几种技术,位图向量过滤、角色互换、柱状图。
二. Hash Join原理
我们用一个例子来解释Hash Join算法的原理,以及上述所提到的术语。
考虑以下两个数据集。
S={1,1,1,3,3,4,4,4,4,5,8,8,8,8,10}
B={0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,8,9,9,9,10,10,11}
Hash Join的第一步就是判定小表(即build input)是否能完全存放在hash area内存中。如果能完全存放在内存中,则在内存中建立hash table,这是最简单的hash join。
如果不能全部存放在内存中,则build input必须分区。分区的个数叫做fan-out。Fan-out是由hash_area_size和cluster size来决定的。其中cluster size等于db_block_size * hash_multiblock_io_count,hash_multiblock_io_count在oracle9i中是隐含参数。这里需要注意的是fan-out并不是build input的大小/hash_ara_size,也就是说oracle决定的分区大小有可能还是不能完全存放在hash area内存中。大的fan-out导致许多小的分区,影响性能,而小的fan-out导致少数的大的分区,以至于每个分区不能全部存放在内存中,这也影响hash join的性能。
Oracle采用内部一个hash函数作用于连接键上,将S和B分割成多个分区,在这里我们假设这个hash函数为求余函数,即Mod(join_column_value,10)。这样产生十个分区,如下表。
分区 B0 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9
值 0,0,10,10 1,1,1,1,11 2,2,2,2,2,2 3 NULL NULL NULL NULL 8 9,9,9
S0 10 √
S1 1,1,1 √
S2 Null
S3 3,3 √
S4 4,4,4,4
S5 5
S6 NULL
S7 NULL
S8 8,8,8,8 √
S9 NULL
经过这样的分区之后,只需要相应的分区之间做join即可(也就是所谓的partition pairs),如果有一个分区为NULL的话,则相应的分区join即可忽略。
在将S表读入内存分区时,oracle即记录连接键的唯一值,构建成所谓的位图向量,它需要占hash area内存的5%左右。在这里即为{1,3,4,5,8,10}。
当对B表进行分区时,将每一个连接键上的值与位图向量相比较,如果不在其中,则将其记录丢弃。在我们这个例子中,B表中以下数据将被丢弃
{0,0,2,2,2,2,2,2,9,9,9,9,9}。这个过程就是位图向量过滤。
当S1,B1做完连接后,接着对Si,Bi进行连接,这里oracle将比较两个分区,选取小的那个做build input,就是动态角色互换,这个动态角色互换发生在除第一对分区以外的分区上面。
三. Hash Join算法
第1步:判定小表是否能够全部存放在hash area内存中,如果可以,则做内存hash join。如果不行,转第二步。
第2步:决定fan-out数。
(Number of Partitions) * C<= Favm *M
其中C为Cluster size,
其值为DB_BLOCK_SIZE*HASH_MULTIBLOCK_IO_COUNT;Favm为hash area内存可以使用的百分比,一般为0.8左右;M为Hash_area_size的大小。
第3步:读取部分小表S,采用内部hash函数(这里称为hash_fun_1),将连接键值映射至某个分区,同时采用hash_fun_2函数对连接键值产生另外一个hash值,这个hash值用于创建hash table用,并且与连接键值存放在一起。
第4步:对build input建立位图向量。
第5步:如果内存中没有空间了,则将分区写至磁盘上。
第6步:读取小表S的剩余部分,重复第三步,直至小表S全部读完。
第7步:将分区按大小排序,选取几个分区建立hash table(这里选取分区的原则是使选取的数量最多)。
第8步:根据前面用hash_fun_2函数计算好的hash值,建立hash table。
第9步:读取表B,采用位图向量进行位图向量过滤。
第10步:对通过过滤的数据采用hash_fun_1函数将数据映射到相应的分区中去,并计算hash_fun_2的hash值。
第11步:如果所落的分区在内存中,则将前面通过hash_fun_2函数计算所得的hash值与内存中已存在的hash table做连接, 将结果写致磁盘上。如果所落的分区不在内存中,则将相应的值与表S相应的分区放在一起。
第12步:继续读取表B,重复第9步,直至表B读取完毕。
第13步:读取相应的(Si,Bi)做hash连接。在这里会发生动态角色互换。
第14步:如果分区过后,最小的分区也比内存大,则发生nested- loop hash join。
四. Hash Join的成本
1. In-Memory Hash Join
Cost(HJ)=Read(S)+ build hash table in memory(CPU)+Read(B) +
Perform In memory Join(CPU)
忽略cpu的时间,则
Cost(HJ)=Read(S)+Read(B)
2. On-Disk Hash Join
根据上述的步骤描述,我们可以看出
Cost(HJ)=Cost(HJ1)+Cost(HJ2)
其中Cost(HJ1)的成本就是扫描S,B表,并将无法放在内存上的部分写回磁盘,对应前面第2步至第12步。Cost(HJ2)即为做nested-loop hash join的成本,对应前面的第13步至第14步。
其中Cost(HJ1)近似等于Read(S)+Read(B)+Write((S-M)+(B-B*M/S))。
因为在做nested-loop hash join时,对每一chunk的build input,都需要读取整个probe input,因此
Cost(HJ2)近似等于Read((S-M)+n*(B-B*M/S))
其中n是nested-loop hash join需要循环的次数。
n=(S/F)/M
一般情况下,如果n在于10的话,hash join的性能将大大下降。从n的计算公式可以看出,n与Fan-out成反比例,提高fan-out,可以降低n。当hash_area_size是固定时,可以降低cluster size来提高fan-out。
从这里我们可以看出,提高hash_multiblock_io_count参数的值并不一定提高hash join的性能。
五. 作用
1. 确认小表是驱动表
2. 确认涉及到的表和连接键分析过了。
3. 如果在连接键上数据不均匀的话,建议做柱状图。
4. 如果可以,调大hash_area_size的大小或pga_aggregate_target的值。
5. Hash Join适合于小表与大表连接、返回大型结果集的连接。
六 三种模式
optimal,onepass,multipass
optimal:当驱动结果集生成的hash表全部可以放入PGA的hash area时,称为optimal,大致过程如下:
1.先根据驱动表,得到驱动结果集
2.在hash area生成hash bulket,并将若干bulket分成一组,成为一个partition,还会生成一个bitmap的列表,每个bulket在上面占一位
3.对结果集的join键做hash运算,将数据分散到相应partition的bulket中,当运算完成后,如果键值唯一性较高的话,bulket里的数据会比较均匀,也有可能有的桶里面数据会是空的,这样bitmap上对应的标志位就是0,有数据的桶,标志位会是1
4.开始扫描第二张表,对jion键做hash运算,确定应该到某个partition的某个bulket去探测,探测之前,会看这个bulket的bitmap是否会1,如果为0,表示没数据,这行就直接丢弃掉
5.如果bitmap为1,则在桶内做精确匹配,判断OK后,返回数据
这个是最优的hash join,他的成本基本是两张表的full table scan,在加微量的hash运算
onepass
如果进程的pga很小,或者驱动表结果集很大,超过了hash area的大小,会怎么办?当然会用到临时表空间,此时oracle的处理方式稍微复杂点需奥注意上面提到的有个partition的概念,可以这么理解,数据是经过两次hash运算的,先确定你的partition,再确定你的bulket,假设hash area小于整个hash table,但至少大于一个partition的size,这个时候走的就是onepass
当我们生成好hash表后,状况是部分partition留在内存中,其他的partition留在磁盘临时表空间中,当然也有可能某个partition一半在内存,一半在磁盘,剩下的步骤大致如下:
1.扫描第二张表,对join键做hash运算,确定好对应的partition和bulket
2.查看bitmap,确定bulket是否有数据,没有则直接丢弃
3.如果有数据,并且这个partition是在内存中的,就进入对应的桶去精确匹配,能匹配上,就返回这行数据,否则丢弃
4.如果partition是在磁盘上的,则将这行数据放入磁盘中暂存起来,保存的形式也是partition,bulket的方式
5.当第二张表被扫描完后,剩下的是驱动表和探测表生成的一大堆partition,保留在磁盘上
6.由于两边的数据都按照相同的hash算法做了partition和bulket,现在只要成对的比较两边partition数据即可,并且在比较的时候,oracle也做了优化处理,没有严格的驱动与被驱动关系,他会在partition对中选较小的一个作为驱动来进行,直到磁盘上所有的partition对都join完
可以发现,相比optimal,他多出的成本是对于无法放入内存的partition,重新读取了一次,所以称为onepass,只要你的内存保证能装下一个partition,oracle都会腾挪空间,每个磁盘partition做到onepass
multipass
这是最复杂,最糟糕的hash join,此时hash area小到连一个partition也容纳不下,当扫描好驱动表后,可能只有半个partition留在hash area中,另半个加其他的partition全在磁盘上,剩下的步骤和onepass比价类似,不同的是针对partition的处理
由于驱动表只有半个partition在内存中,探测表对应的partition数据做探测时,如果匹配不上,这行还不能直接丢弃,需要继续保留到磁盘,和驱动表剩下的半个partition再做join,这里举例的是内存可以装下半个partition,如果装的更少的话,反复join的次数将更多,当发生multipass时,partition物理读的次数会显著增加
自从oracke 7.3以来,oracle提供了一种新的join技术,就是hash join。Hash Join只能用于相等连接,且只能在CBO优化器模式下。相对于nested loop join,hash join更适合处理大型结果集。Hash join不需要在驱动表上存在索引。
一. Hash Join概述
Hash join算法的一个基本思想就是根据小的row sources(称作build input,我们记较小的表为S,较大的表为B) 建立一个可以存在于hash area内存中的hash table,然后用大的row sources(称作probe input) 来探测前面所建的hash table。如果hash area内存不够大,hash table就无法完全存放在hash area内存中。针对这种情况,Oracle在连接键利用一个hash函数将build input和probe input分割成多个不相连的分区(分别记作Si和Bi),这个阶段叫做分区阶段;然后各自相应的分区,即Si和Bi再做Hash join,这个阶段叫做join阶段。
如果在分区后,针对某个分区所建的hash table还是太大的话,oracle就采用nested-loops hash join。所谓的nested-loops hash join就是对部分Si建立hash table,然后读取所有的Bi与所建的hash table做连接,然后再对剩余的Si建立hash table,再将所有的Bi与所建的hash table做连接,直至所有的Si都连接完了。
Hash Join算法有一个限制,就是它是在假设两张表在连接键上是均匀的,也就是说每个分区拥有差不多的数据。但是实际当中数据都是不均匀的,为了很好地解决这个问题,oracle引进了几种技术,位图向量过滤、角色互换、柱状图。
二. Hash Join原理
我们用一个例子来解释Hash Join算法的原理,以及上述所提到的术语。
考虑以下两个数据集。
S={1,1,1,3,3,4,4,4,4,5,8,8,8,8,10}
B={0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,8,9,9,9,10,10,11}
Hash Join的第一步就是判定小表(即build input)是否能完全存放在hash area内存中。如果能完全存放在内存中,则在内存中建立hash table,这是最简单的hash join。
如果不能全部存放在内存中,则build input必须分区。分区的个数叫做fan-out。Fan-out是由hash_area_size和cluster size来决定的。其中cluster size等于db_block_size * hash_multiblock_io_count,hash_multiblock_io_count在oracle9i中是隐含参数。这里需要注意的是fan-out并不是build input的大小/hash_ara_size,也就是说oracle决定的分区大小有可能还是不能完全存放在hash area内存中。大的fan-out导致许多小的分区,影响性能,而小的fan-out导致少数的大的分区,以至于每个分区不能全部存放在内存中,这也影响hash join的性能。
Oracle采用内部一个hash函数作用于连接键上,将S和B分割成多个分区,在这里我们假设这个hash函数为求余函数,即Mod(join_column_value,10)。这样产生十个分区,如下表。
分区 B0 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9
值 0,0,10,10 1,1,1,1,11 2,2,2,2,2,2 3 NULL NULL NULL NULL 8 9,9,9
S0 10 √
S1 1,1,1 √
S2 Null
S3 3,3 √
S4 4,4,4,4
S5 5
S6 NULL
S7 NULL
S8 8,8,8,8 √
S9 NULL
经过这样的分区之后,只需要相应的分区之间做join即可(也就是所谓的partition pairs),如果有一个分区为NULL的话,则相应的分区join即可忽略。
在将S表读入内存分区时,oracle即记录连接键的唯一值,构建成所谓的位图向量,它需要占hash area内存的5%左右。在这里即为{1,3,4,5,8,10}。
当对B表进行分区时,将每一个连接键上的值与位图向量相比较,如果不在其中,则将其记录丢弃。在我们这个例子中,B表中以下数据将被丢弃
{0,0,2,2,2,2,2,2,9,9,9,9,9}。这个过程就是位图向量过滤。
当S1,B1做完连接后,接着对Si,Bi进行连接,这里oracle将比较两个分区,选取小的那个做build input,就是动态角色互换,这个动态角色互换发生在除第一对分区以外的分区上面。
三. Hash Join算法
第1步:判定小表是否能够全部存放在hash area内存中,如果可以,则做内存hash join。如果不行,转第二步。
第2步:决定fan-out数。
(Number of Partitions) * C<= Favm *M
其中C为Cluster size,
其值为DB_BLOCK_SIZE*HASH_MULTIBLOCK_IO_COUNT;Favm为hash area内存可以使用的百分比,一般为0.8左右;M为Hash_area_size的大小。
第3步:读取部分小表S,采用内部hash函数(这里称为hash_fun_1),将连接键值映射至某个分区,同时采用hash_fun_2函数对连接键值产生另外一个hash值,这个hash值用于创建hash table用,并且与连接键值存放在一起。
第4步:对build input建立位图向量。
第5步:如果内存中没有空间了,则将分区写至磁盘上。
第6步:读取小表S的剩余部分,重复第三步,直至小表S全部读完。
第7步:将分区按大小排序,选取几个分区建立hash table(这里选取分区的原则是使选取的数量最多)。
第8步:根据前面用hash_fun_2函数计算好的hash值,建立hash table。
第9步:读取表B,采用位图向量进行位图向量过滤。
第10步:对通过过滤的数据采用hash_fun_1函数将数据映射到相应的分区中去,并计算hash_fun_2的hash值。
第11步:如果所落的分区在内存中,则将前面通过hash_fun_2函数计算所得的hash值与内存中已存在的hash table做连接, 将结果写致磁盘上。如果所落的分区不在内存中,则将相应的值与表S相应的分区放在一起。
第12步:继续读取表B,重复第9步,直至表B读取完毕。
第13步:读取相应的(Si,Bi)做hash连接。在这里会发生动态角色互换。
第14步:如果分区过后,最小的分区也比内存大,则发生nested- loop hash join。
四. Hash Join的成本
1. In-Memory Hash Join
Cost(HJ)=Read(S)+ build hash table in memory(CPU)+Read(B) +
Perform In memory Join(CPU)
忽略cpu的时间,则
Cost(HJ)=Read(S)+Read(B)
2. On-Disk Hash Join
根据上述的步骤描述,我们可以看出
Cost(HJ)=Cost(HJ1)+Cost(HJ2)
其中Cost(HJ1)的成本就是扫描S,B表,并将无法放在内存上的部分写回磁盘,对应前面第2步至第12步。Cost(HJ2)即为做nested-loop hash join的成本,对应前面的第13步至第14步。
其中Cost(HJ1)近似等于Read(S)+Read(B)+Write((S-M)+(B-B*M/S))。
因为在做nested-loop hash join时,对每一chunk的build input,都需要读取整个probe input,因此
Cost(HJ2)近似等于Read((S-M)+n*(B-B*M/S))
其中n是nested-loop hash join需要循环的次数。
n=(S/F)/M
一般情况下,如果n在于10的话,hash join的性能将大大下降。从n的计算公式可以看出,n与Fan-out成反比例,提高fan-out,可以降低n。当hash_area_size是固定时,可以降低cluster size来提高fan-out。
从这里我们可以看出,提高hash_multiblock_io_count参数的值并不一定提高hash join的性能。
五. 作用
1. 确认小表是驱动表
2. 确认涉及到的表和连接键分析过了。
3. 如果在连接键上数据不均匀的话,建议做柱状图。
4. 如果可以,调大hash_area_size的大小或pga_aggregate_target的值。
5. Hash Join适合于小表与大表连接、返回大型结果集的连接。
六 三种模式
optimal,onepass,multipass
optimal:当驱动结果集生成的hash表全部可以放入PGA的hash area时,称为optimal,大致过程如下:
1.先根据驱动表,得到驱动结果集
2.在hash area生成hash bulket,并将若干bulket分成一组,成为一个partition,还会生成一个bitmap的列表,每个bulket在上面占一位
3.对结果集的join键做hash运算,将数据分散到相应partition的bulket中,当运算完成后,如果键值唯一性较高的话,bulket里的数据会比较均匀,也有可能有的桶里面数据会是空的,这样bitmap上对应的标志位就是0,有数据的桶,标志位会是1
4.开始扫描第二张表,对jion键做hash运算,确定应该到某个partition的某个bulket去探测,探测之前,会看这个bulket的bitmap是否会1,如果为0,表示没数据,这行就直接丢弃掉
5.如果bitmap为1,则在桶内做精确匹配,判断OK后,返回数据
这个是最优的hash join,他的成本基本是两张表的full table scan,在加微量的hash运算
onepass
如果进程的pga很小,或者驱动表结果集很大,超过了hash area的大小,会怎么办?当然会用到临时表空间,此时oracle的处理方式稍微复杂点需奥注意上面提到的有个partition的概念,可以这么理解,数据是经过两次hash运算的,先确定你的partition,再确定你的bulket,假设hash area小于整个hash table,但至少大于一个partition的size,这个时候走的就是onepass
当我们生成好hash表后,状况是部分partition留在内存中,其他的partition留在磁盘临时表空间中,当然也有可能某个partition一半在内存,一半在磁盘,剩下的步骤大致如下:
1.扫描第二张表,对join键做hash运算,确定好对应的partition和bulket
2.查看bitmap,确定bulket是否有数据,没有则直接丢弃
3.如果有数据,并且这个partition是在内存中的,就进入对应的桶去精确匹配,能匹配上,就返回这行数据,否则丢弃
4.如果partition是在磁盘上的,则将这行数据放入磁盘中暂存起来,保存的形式也是partition,bulket的方式
5.当第二张表被扫描完后,剩下的是驱动表和探测表生成的一大堆partition,保留在磁盘上
6.由于两边的数据都按照相同的hash算法做了partition和bulket,现在只要成对的比较两边partition数据即可,并且在比较的时候,oracle也做了优化处理,没有严格的驱动与被驱动关系,他会在partition对中选较小的一个作为驱动来进行,直到磁盘上所有的partition对都join完
可以发现,相比optimal,他多出的成本是对于无法放入内存的partition,重新读取了一次,所以称为onepass,只要你的内存保证能装下一个partition,oracle都会腾挪空间,每个磁盘partition做到onepass
multipass
这是最复杂,最糟糕的hash join,此时hash area小到连一个partition也容纳不下,当扫描好驱动表后,可能只有半个partition留在hash area中,另半个加其他的partition全在磁盘上,剩下的步骤和onepass比价类似,不同的是针对partition的处理
由于驱动表只有半个partition在内存中,探测表对应的partition数据做探测时,如果匹配不上,这行还不能直接丢弃,需要继续保留到磁盘,和驱动表剩下的半个partition再做join,这里举例的是内存可以装下半个partition,如果装的更少的话,反复join的次数将更多,当发生multipass时,partition物理读的次数会显著增加
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NULL 博文链接:https://juji1010.iteye.com/blog/1535638
其中最引人注目的莫过于多表连接查询支持 hash join 方式了。我们先来看看官方的描述: MySQL 实现了用于内连接查询的 hash join 方式。例如,从 MySQL 8.0.18 开始以下查询可以使用 hash join 进行连接查询: ...
数据库 我自己在 Java 中实现了 SortMergeJoin 和 HashJoin(来自 SQL 的著名 INNER JOIN)。 在更多信息。
OracleHashJoin算法原理分享.pdf
oracle9i的查询优化
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