SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归

哈希连接(hashjoin)    访问次数:驱动表和被驱动表都只会访问0次或1次.    驱动表是否有顺序:有.    是否要排序:否.    应用场景: 1. 一个大表,一个小表的关联:                          2. 表上没有索引:                          3. 返回结果集比较大. 原理我们说的简单一点,先把驱动表的关联字段hash到PGA中(当然rowid也在PGA中),然后扫描被驱动表,取第一条数据,将关联的字段hash 一下探测PGA

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的执行计划第1个是hash表(build table),第2个探查表(probe table),一般不叫内外表,nested loop才有内外表       Hash表也就是所谓的内表,探查表所谓的外表       两者的执行计划形如:       nested loop           outer table    

hash join (Oracle里的哈希连接原理) 2015年09月25日 17:00:28 阅读数:2188 哈希连接(HASH JOIN)是一种两个表在做表连接时主要依靠哈希运算来得到连接结果集的表连接方法. 在Oracle 7.3之前,Oracle数据库中的常用表连接方法就只有排序合并连接和嵌套循环连接这两种,但这两种表连接方法都有其明显缺陷.对于排序合并连接,如果两个表在施加了目标SQL中指定的谓词条件(如果有的话)后得到的结果集很大且需要排序的话,则这种情况下的排序合并连接的执行效率

nested loop 嵌套循环(原理):oracle从较小结果集(驱动表.也可以被称为outer)中读取一行,然后和较大结果集(被侦查表,也可以叫做inner)中的所有数据逐条进行比较(也是等值连接,也可以是非等值连接),如果符合规则,就放在结果集中,然后取驱动表的下一条数据继续循环,直到结束.简单的理解就是:从A表抽一条记录,遍历B表查找匹配记录,然后从a表抽下一条,遍历B表,就是一个二重循环. 使用要点:1.驱动表的记录集比较小,一般来说小于驱动表结果集的10% 2.inner表需要有有效

本文基于 TiDB release-5.1进行分析,需要用到 Go 1.16以后的版本 我的博客地址:https://www.luozhiyun.com/archives/631 所谓 Hash Join 就是在 join 的时候选择一张表作为 buildSide 表来构造哈希表,另外一张表作为 probeSide 表:然后对 probeSide 表的每一行数据都去这个哈希表中查找是否有匹配的数据. 根据上面的定义,看起来 Hash Join 貌似很好做,只需要弄一个大 map 然后遍历 pro

Hash算法原理 对于什么是Hash算法原理?这个问题有点难度,不是很好说清楚,来做一个比喻吧:我们有很多的小猪,每个的体重都不一样,假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别),我们按照体重来分,划分成100个小猪圈. 然后把每个小猪,按照体重赶进各自的猪圈里,记录档案. 好了,如果我们要找某个小猪怎么办呢?我们需要每个猪圈,每个小猪的比对吗? 当然不需要了. 我们先看看要找的这个小猪的体重,然后就找到了对应的猪圈了. 在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了. 我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我

简介 在 SQL Server 2012 在一些特殊的例子下会看到下面的图标: Hash Join分为两个阶段,分别为生成和探测阶段. 首先是生成阶段,将输入源中的每一个条目经过散列函数的计算都放到不同的Hash Bucket中,其中Hash Function的选择和Hash Bucket的数量都是黑盒,通常来讲,查询优化器都会使用连接两端中比较小的哪个输入集来作为第一阶段的输入源. 接下来是探测阶段,对于另一个输入集合,同样针对每一行进行散列函数,确定其所应在的Hash Bucket,在针对这

哈希连接(HASH JOIN) 前文提到,嵌套循环只适合输出少量结果集.如果要返回大量结果集(比如返回100W数据),根据嵌套循环算法,被驱动表会扫描100W次,显然这是不对的.看到这里你应该明白为 什么有些SQL优化了跑几秒,没优化跑几个小时甚至跑1天都不出结果.返回大量结果集适合走HASH JOIN.HASH JOIN算法非常复杂,这里就不讨论了 下面看一个HASH JOIN的例子(基于SCOTT,Oracle11gR2) SQL> select * from table(dbms_xpla

一. hash 连接(哈希连接)原理 指的是两个表连接时, 先利用两表中记录较少的表在内存中建立 hash 表, 然后扫描记录较多的表并探測 hash 表, 找出与 hash 表相匹配的行来得到结果集的表连接方法. 哈希连接仅仅能用于等值连接条件(=). 如果以下的 sql 语句中表 T1 和 T2 的连接方式是哈希连接, T1 是驱动表 select * from T1, T2 where T1.id = T2.id and T1.name = 'David'; oracle 运行过程例如以下

简介 在SQL Server中,我们所常见的表与表之间的Inner Join,Outer Join都会被执行引擎根据所选的列,数据上是否有索引,所选数据的选择性转化为Loop Join,Merge Join,Hash Join这三种物理连接中的一种.理解这三种物理连接是理解在表连接时解决性能问题的基础,下面我来对这三种连接的原理,适用场景进行描述. 嵌套循环连接(Nested Loop Join) 循环嵌套连接是最基本的连接,正如其名所示那样,需要进行循环嵌套,嵌套循环是三种方式中唯一支持不等式

在Oracle中,确定连接操作类型是执行计划生成的重要方面.各种连接操作类型代表着不同的连接操作算法,不同的连接操作类型也适应于不同的数据量和数据分布情况. 无论是Nest Loop Join(嵌套循环),还是Merge Sort Join(合并排序连接),都是适应于不同特殊情况的古典连接方法.Nest Loop Join算法虽然可以借助连接列索引,但是带来的随机读成本过大.而Merge Sort Join虽然可以减少随机读的情况,但是带来的大规模Sort操作,对内存和Temp空间压力过大.两种

应用场景: 有如下的SQL: select t.*, t1.ownerfrom t, t1where t.id=t1.id; 表t ,t1的数据量比较大,比如200W行.但是两张表能关联的行数却很少,比如不到50条. T1表的行比较宽,且在id列上有单列索引. 这里限制t1的索引为单列索引是为了让访问t1表数据的时候要通过rowid回表.因为在实际应用中,我们通常会需要t1表的几个列,但是不可能对它们全都索引. 此时可以优化为下面的SQL. select /*+ use_nl(t1, t) or

简介 我们所常见的表与表之间的Inner Join,Outer Join都会被执行引擎根据所选的列,数据上是否有索引,所选数据的选择性转化为Loop Join,Merge Join,Hash Join这三种物理连接中的一种.理解这三种物理连接是理解在表连接时解决性能问题的基础,下面我来对这三种连接的原理,适用场景进行描述. 嵌套循环连接(Nested Loop Join) 循环嵌套连接是最基本的连接,正如其名所示那样,需要进行循环嵌套,嵌套循环是三种方式中唯一支持不等式连接的方式,这种连接方式的

简介 在SQL Server中,我们所常见的表与表之间的Inner Join,Outer Join都会被执行引擎根据所选的列,数据上是否有索引,所选数据的选择性转化为Loop Join,Merge Join,Hash Join这三种物理连接中的一种.理解这三种物理连接是理解在表连接时解决性能问题的基础,下面我来对这三种连接的原理,适用场景进行描述. 嵌套循环连接(Nested Loop Join) 循环嵌套连接是最基本的连接,正如其名所示那样,需要进行循环嵌套,这种连接方式的过程可以简单的用下图

嵌套循环连接(Nested Loop Join) 循环嵌套连接是最基本的连接,正如其名所示那样,需要进行循环嵌套,嵌套循环是三种方式中唯一支持不等式连接的方式,这种连接方式的过程可以简单的用下图展示: 图1.循环嵌套连接的第一步 图2.循环嵌套连接的第二步 由上面两个图不难看出,循环嵌套连接查找内部循环表的次数等于外部循环的行数,当外部循环没有更多的行时,循环嵌套结束.另外,还 可以看出,这种连接方式需要内部循环的表有序(也就是有索引),并且外部循环表的行数要小于内部循环的行数,否则查询分析器就

在查看sql执行计划时,我们会发现表的连接方式有多种,本文对表的连接方式进行介绍以便更好看懂执行计划和理解sql执行原理. 一.连接方式:        嵌套循环(Nested  Loops (NL))      (散列)哈希连接(Hash Join (HJ))    (归并)排序合并连接(Sort Merge Join (SMJ) ) 二.连接说明:    1.Oracle一次只能连接两个表.不管查询中有多少个表,Oracle 在连接中一次仅能操作两张表.    2.当执行多个表的连接时,优化

nested loops join(嵌套循环)   驱动表返回几条结果集,被驱动表访问多少次,有驱动顺序,无须排序,无任何限制. 驱动表限制条件有索引,被驱动表连接条件有索引. hints:use_nl() merge sort join(排序合并)   驱动表和被驱动表都是最多访问1次,无驱动顺序,需要排序(SORT_AREA_SIZE),连接条件是<>或like导致无法使用. 在连接条件上建立索引可以消除一张表的排序. hints:use_merge() hash join(哈希连接)  

分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,

目前为止,典型的连接类型有3种: Sort merge join(SMJ排序-合并连接):首先生产driving table需要的数据,然后对这些数据按照连接操作关联列进行排序:然后生产probed table需要的数据,然后对这些数据按照与driving table对应的连接操作列进行排序:最后两边已经排序的行被放在一起执行合并操作.排序是一个费时.费资源的操作,特别对于大表.所以smj通常不是一个特别有效的连接方法,但是如果driving table和probed table都已经预先排序,

表大小 SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO; COUNT(*) ---------- 1751 SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ; COUNT(*) ---------- 1807 SQL> select count(*) from TB_USER_CHANNEL; COUNT(*) ---------- 7269 SQL> select count(*) from OSS_