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在多表联合查询的时候，如果我们查看它的执行计划，就会发现里面有多表之间的连接方式。 之前打算在sqlplus中用执行计划的，但是格式看起来有点乱，就用Toad做了3个截图。
从3张图里我们看到了几点信息：
1. CBO 使用的ALL_ROWS模式
Oracle Optimizer CBO RBO
http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/08/19/5824886.aspx
2. 表之间的连接用了hash Join， Nested loops，Sort Merge Join
多表之间的连接有三种方式：Nested Loops，Hash Join 和 Sort Merge Join. 下面来介绍三种不同连接的不同：
一． 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。
Nested loop一般用在连接的表中有索引，并且索引选择性较好的时候.
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.
二． 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。
Hash join在两个表的数据量差别很大的时候.
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
--------------------------------------------------------------------------
| 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)|
--------------------------------------------------------------------------
ORDERS为HASH TABLE，ORDER_ITEMS扫描
三．SORT MERGE JOIN
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.
Sort Merge join 用在没有索引，并且数据已经排序的情况.
cost = (outer access cost * # of hash partitions) + inner access cost
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
四. 三种连接工作方式比较：
Hash join的工作方式是将一个表（通常是小一点的那个表）做hash运算，将列数据存储到hash列表中，从另一个表中抽取记录，做hash运算，到hash 列表中找到相应的值，做匹配。
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。
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SQL调优 之 连接方式
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，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。
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
/ /
SORT SORT
| |
Row Source 1 Row Source 2
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rowsource的过程是串行的,但是可以并行访问这两个rowsource(如并行读入数据和排序).
SMJ连接的例子：(以下是在网络的的例子,在ORACLE 9I里的执行计划已经改变)
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;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=ALL_ROWS (Cost=4 Card=14 Bytes=84)
1 0 SORT (ORDER BY) (Cost=4 Card=14 Bytes=84)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=3 Card=14 Bytes=84)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP' (TABLE) (Cost=3 Card=14 Bytes=42)
4 2 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (INDEX (UNIQUE)) (Cost=0 Card=1 Bytes=3)
Sort merge join性能开销几乎都在前两步。一般是在没有索引的情况下，9i开始已经很少出现了，因为其排序成本高，大多为hash join替代了。 通常情况下hash join的效果都比sort merge join要好，然而如果行源已经被排过序，在执行sort merge join时不需要再排序了，这时sort merge join的性能会优于hash join。在全表扫描比索引范围扫描再通过rowid进行表访问更可取的情况下，sort merge join会比nested loops性能更佳。
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。
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。
哈希连接(Hash Join, HJ) (看到有关HJ的专题文章,下次转载)
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。
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Oracle中的Hash Join祥解
一、 hash join概念
Hashjoin(HJ)是一种用于equi-join（而anti-join就是使用NOT IN时的join）的技术。
在Oracle中，它是从7.3开始引入的，以代替sort-merge和nested-loop join方式，
提高效率。在CBO（hash join只有在CBO才可能被使用到）模式下，优化器计算代价时，
首先会考 虑hash join。可以通过提示use_hash来强制使用hash join，
也可以通过修改会话或数据库参数HASH_JOIN_ENABLED=FALSE（默认为TRUE）强制不使用hash join。
Hash join的主要资源消耗在于CPU（在内存中创建临时的hash表，并进行hash计算），而merge join的资源消耗主要在于此盘IO（扫描表或索引）。在并行系统中，
hash join对CPU的消耗更加明显。所以在CPU紧张时，最好限制使用hash join。
在绝大多数情况下，hash join效率比其他join方式效率更高：
在Sort-Merge Join(SMJ)，两张表的数据都需要先做排序，然后做merge。因此效率相对最差；
Nested-Loop Join(NL)效率比SMJ更高。特别是当驱动表的数据量很大（集的势高）时。这样可以并行扫描内表。
Hash join效率最高，因为只要对两张表扫描一次。Hash join一般用于一张小表和一张大表进行join时。Hash join的过程大致如下（下面所说的内存就指sort area，关于过程，后面会作详细讨论）：
1． 一张小表被hash在内存中。因为数据量小，所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中，剩下的少量数据被放置在临时表空间中；
2． 每读取大表的一条记录，就和小表中内存中的数据进行比较，如果符合，则立即输出数据（也就是说没有读取临时表空间中的小表的数
据）。而如果大表的数据与小表中临时表空间的数据相符合，则不直接输出，而是也被存储临时表空间中。
3． 当大表的所有数据都读取完毕，将临时表空间中的数据以其输出。
如果小表的数据量足够小（小于hash area size），那所有数据就都在内存中了，可以避免对临时表空间的读写。
如果是并行环境下，前面中的第2步就变成如下了：
2． 每读取一条大表的记录，和内存中小表的数据比较，如果符合先做join，而不直接输出，直到整张大表数据读取完毕。如果内存足够，
Join好的数据就保存在内存中。否则，就保存在临时表空间中。
二、 Oracle中与hash join相关的参数
首先，要注意的是，hash join只有在CBO方式下才会被激活。在oracle中与hash join相关的参数主要有以下几个：
1． HASH_JOIN_ENABLED
这个参数是控制查询计划是否采用hash join的“总开关”。它可以在会话级和实例级被修改。默认为TRUE，既可以（不是一定，要看优化器计算出来的代价）使用。如果设为FALSE，则禁止使用hash join。
2． HASH_AREA_SIZE
这个参数控制每个会话的hash内存空间有多大。它也可以在会话级和实例级被修改。默认（也是推荐）值是sort area空间大小的两倍（2*SORT_AREA_SIZE）。要提高hash join的效率，就一定尽量保证sort area足够大，能容纳下整个小表的数据。但是因为每个会话都会开辟一个这么大的内存空间作为hash内存，所以不能过大（一般不建议超过2M）。
在Oracle9i及以后版本中，Oracle不推荐在dedicated server中使用这个参数来设置hash内存，而是推荐通过设置
PGA_AGGRATE_TARGET参数来自动管理PGA内存。保留HASH_AREA_SIZE只是为了向后兼容。在dedicated server中，hash area是从PGA中分配的，而在MTS(Multi-Threaded Server)中，hash area是从UGA中分配的。另外，还要注意的是，每个会话并不一定只打开一个hash area，因为一个查询中可能不止一个hash join，这是就会相应同时打开多个hash area。
3． HAHS_MULTIBLOCK_IO_COUNT
这个参数决定每次读入hash area的数据块数量。因此它会对IO性能产生影响。他只能在init.ora或spfile中修改。在8.0及之前版本，它的默认值是1，在8i及以后版本，默认值是0。一般设置为1-(65536/DB_BLOCK_SIZE)。在9i中，这个参数是一个隐藏参数：_HASH_MULTIBLOCK_IO_COUNT，可以通过表x$ksppi查询和修改。另外，在MTS中，这个参数将不起作用（只会使用1）。它的最大值受到OS的IO带宽和DB_BLOCK_SIZE的影响。既不能大于MAX_IO_SIZE/DB_BLOCK_SIZE。
在8i及以后版本，如果这个值设置为0，则表示在每次查询时，Oracle自己自动计算这个值。这个值对IO性能影响非常大，因此，建议不要修改这个参数，使用默认值0，让Oracle自己去计算这个值。
如果一定要设置这个值，要保证以下不等式能成立：
R/M < Po2(M/C)
其中，R表示小表的大小；M=HASH_AREA_SIZE*0.9；Po2(n)为n的2次方；C=HASH_MULTIBLOCK_IO_COUNT*DB_BLOCK_SIZE。
三、 Hash join的过程
一次完整的hash join如下：
1．计算小表的分区（bucket）数决定hash join的一个重要因素是小表的分区（bucket）数。这个数字由hash_area_size、hash_multiblock_io_count和db_block_size参数共同决定。Oracle会保留hash area的20%来存储分区的头信息、hash位图信息和hash表。因此，这个数字的计算公式是：
Bucket数=0.8*hash_area_size/(hash_multiblock_io_count*db_block_size)
2． Hash计算
读取小表数据（简称为R），并对每一条数据根据hash算法进行计算。Oracle采用两种hash算法进行计算，计算出能达到最快速度的hash值（第一hash值和第二hash值）。而关于这些分区的全部hash值（第一hash值）就成为hash表。
3．存放数据到hash内存中
将经过hash算法计算的数据，根据各个bucket的hash值（第一hash值）分别放入相应的bucket中。第二hash值就存放在各条记录中。
4．创建hash位图
与此同时，也创建了一个关于这两个hash值映射关系的hash位图。
5．超出内存大小部分被移到磁盘
如果hash area被占满，那最大一个分区就会被写到磁盘（临时表空间）上去。任何需要写入到磁盘分区上的记录都会导致磁盘分区被更新。这样的话，就会严重影响性能，因此一定要尽量避免这种情况。
2-5一直持续到整个表的数据读取完毕。
6．对分区排序
为了能充分利用内存，尽量存储更多的分区，Oracle会按照各个分区的大小将他们在内存中排序。
7．读取大表数据，进行hash匹配
接下来就开始读取大表（简称S）中的数据。按顺序每读取一条记录，计算它的hash值，并检查是否与内存中的分区的hash值一致。如果是，返回join数据。如果内存中的分区没有符合的，就将S中的数据写入到一个新的分区中，这个分区也采用与计算R一样的算法计算出hash值。也就是说这些S中的数据产生的新的分区数应该和R的分区集的分区数一样。这些新的分区被存储在磁盘（临时表空间）上。
8．全大表全部数据的读取
一直按照7进行，直到大表中的所有数据的读取完毕。
9．处理没有join的数据
这个时候就产生了一大堆join好的数据和从R和S中计算存储在磁盘上的分区。
10．二次hash计算
从R和S的分区集中抽取出最小的一个分区，使用第二种hash函数计算出并在内存中创建hash表。采用第二种hash函数的原因是为了使数据分布性更好。
11．二次hash匹配
在从另一个数据源（与hash在内存的那个分区所属数据源不同的）中读取分区数据，与内存中的新hash表进行匹配。返回join数据。
12．完成全部hash join
继续按照9-11处理剩余分区，直到全部处理完毕。整个hash join就完成了。
四、关于唯一健值的hash位图
这个位图包含了每个hash分区是否有有值的信息。它记录了有数据的分区的hash值。这个位图的最大作用就是，如果S表中的数据没有与内存中的hash表匹配上，先查看这个位图，已决定是否将没有匹配的数据写入磁盘。那些不可能匹配到的数据（即位图上对应的分区没有数据）就不再写入磁盘。
以上转自:http://www.hellodba.com/Doc/Oracle_Hash_Join.htm