SML + NL + HJ

Join是一种试图将两个表结合在一起的谓词，一次只能连接2个表，表连接也可以被称为表关联。在后面的叙述中，我们将会使用”row source”来代替”表”，因为使用row source更严谨一些，并且将参与连接的2个row source分别称为row source1和row source 2。Join过程的各个步骤经常是串行操作，即使相关的row source可以被并行访问，即可以并行的读取做join连接的两个row source的数据，但是在将表中符合限制条件的数据读入到内存形成row source后，join的其它步骤一般是串行的。有多种方法可以将2个表连接起来，当然每种方法都有自己的优缺点，每种连接类型只有在特定的条件下才会发挥出其最大优势。

　　row source(表)之间的连接顺序对于查询的效率有非常大的影响。通过首先存取特定的表，即将该表作为驱动表，这样可以先应用某些限制条件，从而得到一个较小的row source，使连接的效率较高，这也就是我们常说的要先执行限制条件的原因。一般是在将表读入内存时，应用where子句中对该表的限制条件。

　　根据2个row source的连接条件的中操作符的不同，可以将连接分为等值连接(如WHERE A.COL3 = B.COL4)、非等值连接(WHERE A.COL3 > B.COL4)、外连接(WHERE A.COL3 = B.COL4(+))。上面的各个连接的连接原理都基本一样，所以为了简单期间，下面以等值连接为例进行介绍。

　　在后面的介绍中，都已：

　　SELECT A.COL1, B.COL2

　　FROM A, B

　　WHERE A.COL3 = B.COL4;

　　为例进行说明，假设A表为Row Soruce1，则其对应的连接操作关联列为COL 3；B表为Row Soruce2，则其对应的连接操作关联列为COL 4；

　　连接类型：

　　目前为止，无论连接操作符如何，典型的连接类型共有3种：

　　排序 - - 合并连接(Sort Merge Join (SMJ) )

　　嵌套循环(Nested Loops (NL) )

　　哈希连接(Hash Join)

　　排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ)

　　内部连接过程：

　　1) 首先生成row source1需要的数据，然后对这些数据按照连接操作关联列(如A.col3)进行排序。

　　2) 随后生成row source2需要的数据，然后对这些数据按照与sort source1对应的连接操作关联列(如B.col4)进行排序。

　　3) 最后两边已排序的行被放在一起执行合并操作，即将2个row source按照连接条件连接起来

　　下面是连接步骤的图形表示：

　　MERGE

　　//

　　SORTSORT

　　||

　　Row Source 1Row Source 2

　　如果row source已经在连接关联列上被排序，则该连接操作就不需要再进行sort操作，这样可以大大提高这种连接操作的连接速度，因为排序是个极其费资源的操作，特别是对于较大的表。预先排序的row source包括已经被索引的列(如a.col3或b.col4上有索引)或row source已经在前面的步骤中被排序了。尽管合并两个row source的过程是串行的，但是可以并行访问这两个row source(如并行读入数据，并行排序).

　　SMJ连接的例子：

　　SQL> explain plan for

　　select /*+ ordered */ e.deptno, d.deptno

　　from emp e, dept d

　　where e.deptno = d.deptno

　　order by e.deptno, d.deptno;

　　Query Plan

　　-------------------------------------

　　SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=17

　　MERGE JOIN

　　SORT JOIN

　　TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]

　　SORT JOIN

　　TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]

　　排序是一个费时、费资源的操作，特别对于大表。基于这个原因，SMJ经常不是一个特别有效的连接方法，但是如果2个row source都已经预先排序，则这种连接方法的效率也是蛮高的。

嵌套循环(Nested Loops, NL)

　　这个连接方法有驱动表(外部表)的概念。其实，该连接过程就是一个2层嵌套循环，所以外层循环的次数越少越好，这也就是我们为什么将小表或返回较小row source的表作为驱动表(用于外层循环)的理论依据。但是这个理论只是一般指导原则，因为遵循这个理论并不能总保证使语句产生的I/O次数最少。有时不遵守这个理论依据，反而会获得更好的效率。如果使用这种方法，决定使用哪个表作为驱动表很重要。有时如果驱动表选择不正确，将会导致语句的性能很差、很差。

　　内部连接过程：

　　Row source1的Row 1 ---------------- Probe ->Row source 2

　　Row source1的Row 2 ---------------- Probe ->Row source 2

　　Row source1的Row 3 ---------------- Probe ->Row source 2

　　…….

　　Row source1的Row n ---------------- Probe ->Row source 2

　　从内部连接过程来看，需要用row source1中的每一行，去匹配row source2中的所有行，所以此时保持row source1尽可能的小与高效的访问row source2(一般通过索引实现)是影响这个连接效率的关键问题。这只是理论指导原则，目的是使整个连接操作产生最少的物理I/O次数，而且如果遵守这个原则，一般也会使总的物理I/O数最少。但是如果不遵从这个指导原则，反而能用更少的物理I/O实现连接操作，那尽管违反指导原则吧！因为最少的物理I/O次数才是我们应该遵从的真正的指导原则，在后面的具体案例分析中就给出这样的例子。

　　在上面的连接过程中，我们称Row source1为驱动表或外部表。Row Source2被称为被探查表或内部表。

　　在NESTED LOOPS连接中，Oracle读取row source1中的每一行，然后在row sourc2中检查是否有匹配的行，所有被匹配的行都被放到结果集中，然后处理row source1中的下一行。这个过程一直继续，直到row source1中的所有行都被处理。这是从连接操作中可以得到第一个匹配行的最快的方法之一，这种类型的连接可以用在需要快速响应的语句中，以响应速度为主要目标。

如果driving row source(外部表)比较小，并且在inner row source(内部表)上有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时，使用这种方法可以得到较好的效率。NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是：可以先返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据，这可以实现快速的响应时间。

　　如果不使用并行操作，最好的驱动表是那些应用了where 限制条件后，可以返回较少行数据的的表，所以大表也可能称为驱动表，关键看限制条件。对于并行查询，我们经常选择大表作为驱动表，因为大表可以充分利用并行功能。当然，有时对查询使用并行操作并不一定会比查询不使用并行操作效率高，因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件，而且还要看你的硬件配置是否可以支持并行(如是否有多个CPU，多个硬盘控制器)，所以要具体问题具体对待。

　　NL连接的例子：

　　SQL> explain plan for

　　select a.dname,b.sql

　　from dept a,emp b

　　where a.deptno = b.deptno;

　　Query Plan

　　-------------------------

　　SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5

　　NESTED LOOPS

　　TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]

　　TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]

　　哈希连接(Hash Join, HJ)

　　这种连接是在oracle 7.3以后引入的，从理论上来说比NL与SMJ更高效，而且只用在CBO优化器中。

　　较小的row source被用来构建hash table与bitmap，第2个row source被用来被hansed，并与第一个row source生成的hash table进行匹配，以便进行进一步的连接。Bitmap被用来作为一种比较快的查找方法，来检查在hash table中是否有匹配的行。特别的，当hash table比较大而不能全部容纳在内存中时，这种查找方法更为有用。这种连接方法也有NL连接中所谓的驱动表的概念，被构建为hash table与bitmap的表为驱动表，当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时，这种连接方式的效率极高。

　　HASH连接的例子：

　　SQL> explain plan for

　　select /*+ use_hash(emp) */ empno

　　from emp, dept

　　where emp.deptno = dept.deptno;

　　Query Plan

　　----------------------------

　　SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=3

　　HASH JOIN

　　TABLE ACCESS FULL DEPT

　　TABLE ACCESS FULL EMP

　　要使哈希连接有效，需要设置HASH_JOIN_ENABLED=TRUE，缺省情况下该参数为TRUE，另外，不要忘了还要设置hash_area_size参数，以使哈希连接高效运行，因为哈希连接会在该参数指定大小的内存中运行，过小的参数会使哈希连接的性能比其他连接方式还要低。

　　总结一下，在哪种情况下用哪种连接方法比较好：

　　排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ)：

　　a) 对于非等值连接，这种连接方式的效率是比较高的。

　　b) 如果在关联的列上都有索引，效果更好。

　　c) 对于将2个较大的row source做连接，该连接方法比NL连接要好一些。

　　d) 但是如果sort merge返回的row source过大，则又会导致使用过多的rowid在表中查询数据时，数据库性能下降，因为过多的I/O。

　　嵌套循环(Nested Loops, NL)：

　　a) 如果driving row source(外部表)比较小，并且在inner row source(内部表)上有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时，使用这种方法可以得到较好的效率。

　　b) NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是：可以先返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据，这可以实现快速的响应时间。

　　哈希连接(Hash Join, HJ)：

　　a) 这种方法是在oracle7后来引入的，使用了比较先进的连接理论，一般来说，其效率应该好于其它2种连接，但是这种连接只能用在CBO优化器中，而且需要设置合适的hash_area_size参数，才能取得较好的性能。

　　b) 在2个较大的row source之间连接时会取得相对较好的效率，在一个row source较小时则能取得更好的效率。

　　c) 只能用于等值连接中

　　笛卡儿乘积(Cartesian Product)

　　当两个row source做连接，但是它们之间没有关联条件时，就会在两个row source中做笛卡儿乘积，这通常由编写代码疏漏造成(即程序员忘了写关联条件)。笛卡尔乘积是一个表的每一行依次与另一个表中的所有行匹配。在特殊情况下我们可以使用笛卡儿乘积，如在星形连接中，除此之外，我们要尽量使用笛卡儿乘积，否则，自己想结果是什么吧！

　　注意在下面的语句中，在2个表之间没有连接。

　　SQL> explain plan for

　　select emp.deptno,dept,deptno

　　from emp,dept

　　Query Plan

　　------------------------

　　SLECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5

　　MERGE JOIN CARTESIAN

　　TABLE ACCESS FULL DEPT

　　SORT JOIN

　　TABLE ACCESS FULL EMP

　　CARTESIAN关键字指出了在2个表之间做笛卡尔乘积。假如表emp有n行，dept表有m行，笛卡尔乘积的结果就是得到n * m行结果。

http://blog.csdn.net/dnnyyq/article/details/5191351