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的模式 hash join有三种工作模式,分别是optimal模式,onepass模式和multipass模式,分别在v$sysstat里面有对应的统计信息: SQL> select name, value from v$sysstat where name like '%workarea executions%'; optimal模式 optimal模式就是从build table上获取的结果集比较小,可以把整个hash table都建立在用户可以使用的内存区域里.下面这张图

概述&背景 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

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)  

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_

declare @time datetime set @time='2016-07-01' --最新的电Call记录统计查询--SELECT t.zuoxi1,t.PhoneCount,t.PhoneCountSC,t.zuoxi2,t.RegUserCount,t.zuoxi3,t.RechargeAmount,SELECT ISNULL(ISNULL(t.zuoxi1,(ISNULL(t.zuoxi2,t.zuoxi3))),t.zuoxi4) as zuoxi,t.PhoneCount,t

原创文章,首发自本人个人博客站点,转载请务必注明出自http://www.jasongj.com Nested Loop,Hash Join,Merge Join介绍 Nested Loop: 对于被连接的数据子集较小的情况,Nested Loop是个较好的选择.Nested Loop就是扫描一个表(外表),每读到一条记录,就根据Join字段上的索引去另一张表(内表)里面查找,若Join字段上没有索引查询优化器一般就不会选择 Nested Loop.在Nested Loop中,内表(一般是带索引

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

我们对hash join的常见误解,一般包括两个: 第一个误解:是我们经常以为hash join需要对两个做join的表都做全表扫描 第二个误解:是经常以为hash join会选择比较小的表做build table 纠正第一个误解: 我们经常以为hash join需要对两个做join的表都做全表扫描,但实际情况HASH JOIN是不会限制SQL的访问方法的.我们用下面的测试来验证: --创建测试表probe_tab: SQL> create table probe_tab initrans no

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

三种连接工作方式比较: Nested loops 工作方式是从一张表中读取数据,访问另一张表(通常是索引)来做匹配,nested loops适用的场合是当一个关联表比较小的时候,效率会更高. Merge Join 是先将关联表的关联列各自做排序,然后从各自的排序表中抽取数据,到另一个排序表中做匹配,因为merge join需要做更多的排序,所以消耗的资源更多. 通常来讲,能够使用merge join的地方,hash join都可以发挥更好的性能. Hash join的工作方式是将一个表(通常是小

SQL语句: SELECT /*+parallel(t1 16)*/ T1.DATA_DATE, T1.ACCT_NO, T1.ACCT_ORD, T1.ACCT_NO_PK, T1.ACCT_BAL, T1.D_CMP_BAL, T1.M_CMP_BAL, T1.Y_CMP_BAL, T1.FLAG, T1.ACCT_FLAG, T1.TERM, T1.TERM_FLAG, T1.CUR_CODE, NVL(T5.CUR_NAME, T1.CUR_NAME) AS CUR_NAME, T1.S

Join Operations ? SORT-MERGE JOIN – Sorts tables on the join key and then merges them together – Sorts are expensive ? NESTED LOOPS – Retrieves a row from one table and finds the corresponding rows in the other table – Usually best for small numbers

一个表50MB 一个表10GB 50M表做驱动表,放在PGA里 这时候慢在对对 10g 的全表扫描 对10个G扫描块 需要开并行 我有这样一个算法 一个进程 读 50mb 8进程 来 扫描 10gb 一个 进程扫描 1.25gb 50MB 都分发到 8个进程 超大表和小表之间做HASH JOIN,一般会启用用并行,ORACLE在并行HASH JOIN的时候会用到很多技术,比如 HASH HASH, 或者BROADCAST 对于超大表和小表做HASH JOIN,一定要让小表进行广播(Broadca

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

SWAP_JOIN_INPUTS Oracle Hint(处理hash join强制大表(segment_size大)作为被驱动表) swap_join_inputs是针对哈希连接的hint,它的含义是让优化器交换原哈希连接的驱动表和被驱动表的顺序,即在依然走哈希连接的情况下让原哈希连接的驱动表变被驱动表,让原哈希连接的被驱动表变为驱动表. 注意,在swap_join_inputs hint中指定的目标表应该是原哈希连接中的被驱动表,否则oracle会忽略该hint. /*+ swap_join

[20180713]关于hash join 测试中一个疑问.txt --//上个星期做的测试,链接: http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2157424/--//前几天在家里12c上重复测试,才发现自己没注意细节问题. 1.环境:SCOTT@test01p> @ ver1PORT_STRING                    VERSION        BANNER                                         

[20180705]关于hash join 2.txt --//昨天优化sql语句,执行计划hash join right sna,加入一个约束设置XX字段not null,逻辑读从上万下降到50.--//关于hash join派生的执行计划,而且hash join还在外连接时支持右关联,特别是11g,加入NULL-AWARW/Single Null-Aware的判断,许--//多我自己很混乱,做一点总结. --//NA =>  Null-Aware.--//SNA => Single Nul