HASH JOIN ,MERGE JOIN ,NESTED LOOP

HASH JOIN ,MERGE JOIN ,NESTED LOOP

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NESTED LOOP:

对于被连接的数据子集较小的情况，嵌套循环连接是个较好的选择。在嵌套循环中，内
表被外表驱动，外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行，因此整个查询返回
的结果集不能太大（大于1 万不适合），要把返回子集较小表的作为外表（CBO 默认外表是
驱动表），而且在内表的连接字段上一定要有索引。当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO
默认的驱动表，使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是强制CBO 执行嵌套循环连接。

HASH JOIN :

散列连接是CBO 做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小的表（或数据
源）利用连接键在内存中建立散列表，然后扫描较大的表并探测散列表，找出与散列表匹配
的行。
这种方式适用于较小的表完全可以放于内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成
本之和。但是在表很大的情况下并不能完全放入内存，这时优化器会将它分割成若干不同的
分区，不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段，此时要有较大的临时段从而尽量
提高I/O 的性能。
也可以用USE_HASH(table_name1 table_name2)提示来强制使用散列连接。如果使用散
列连接HASH_AREA_SIZE 初始化参数必须足够的大，如果是9i，Oracle建议使用SQL工作区
自动管理，设置WORKAREA_SIZE_POLICY 为AUTO，然后调整PGA_AGGREGATE_TARGET 即可。

排序合并连接

通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好，然而如果行源已经被排过序，在执
行排序合并连接时不需要再排序了，这时排序合并连接的性能会优于散列连接。可以使用
USE_MERGE(table_name1 table_name2)来强制使用排序合并连接

 

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Nested loop join:

步骤：确定一个驱动表(outer table)，另一个表为inner table，驱动表中的每一行与inner表中的相应记录JOIN。类似一个嵌套的循环。适用于驱动表的记录集比较小（<10000）而且inner表需要有有效的访问方法（Index）。需要注意的是：JOIN的顺序很重要，驱动表的记录集一定要小，返回结果集的响应时间是最快的。

cost = outer access cost + (inner access cost * outer cardinality)


| 2 | NESTED LOOPS | | 3 | 141 | 7 (15)|
| 3 | TABLE ACCESS FULL | EMPLOYEES | 3 | 60 | 4 (25)|
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| JOBS | 19 | 513 | 2 (50)|
| 5 | INDEX UNIQUE SCAN | JOB_ID_PK | 1 | | |


EMPLOYEES为outer table, JOBS为inner table.

Hash join

步骤：将两个表中较小的一个在内存中构造一个HASH表（对JOIN KEY），扫描另一个表，同样对JOIN KEY进行HASH后探测是否可以JOIN。适用于记录集比较大的情况。需要注意的是：如果HASH表太大，无法一次构造在内存中，则分成若干个partition，写入磁盘的temporary segment，则会多一个写的代价，会降低效率。

cost = (outer access cost * # of hash partitions) + inner access cost
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| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)|
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 665 | 13300 | 8 (25)|
| 1 | HASH JOIN | | 665 | 13300 | 8 (25)|
| 2 | TABLE ACCESS FULL | ORDERS | 105 | 840 | 4 (25)|
| 3 | TABLE ACCESS FULL | ORDER_ITEMS | 665 | 7980 | 4 (25)|
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ORDERS为HASH TABLE，ORDER_ITEMS扫描

Sort merge join

步骤：将两个表排序，然后将两个表合并。通常情况下，只有在以下情况发生时，才会使用此种JOIN方式：

1.RBO模式

2.不等价关联(>,<,>=,<=,<>)

3.HASH_JOIN_ENABLED=false

4.数据源已排序

cost = (outer access cost * # of hash partitions) + inner access cost