Hash Join, Nested Loop, Sort-Merge Join

总所周知，Oracle数据库常用的两种优化器：RBO（rule-based-optimizer）和CBO(cost-based-optimizer)。目前更多地采用CBO(cost-based-optimizer)基于开销的优化器。在CBO方式下，Oracle会根据表及索引的状态信息来选择计划；在RBO方式下，Oracle会根据自己内部设置的一些规则来决定选择计划。
   
    Oracle在表格联集(Table Join)技術上大致可以分為Nested Loop Join、Hash Join、 Merge Join、Semi Join和Anti Join等5種。其中Semi和Anti Join是被運用在子查詢(subquery)，另外三種联集方式則被廣泛運用在一般的表格联集上。
    
    hash join(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。

    下面将对这3种JOIN进行比较分析，在一般情况下，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
    （在TOAD的效能分析器中，倘若语句存在ORDER BY，就会看见他了）。
——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。

 

   上面就一般情况做出的Hash Join与 Nested-Loop Join的效能分析比较，但实际应用场合面对各种不同的情况却并非如此。

    纵观時下許多 OLTP(OnLine Transaction Process) 特性的應用系統 ( 例如 ERP 、 MES 、 PLM... 等 ) ，經常存在有回應時間不如預期的現象。這些程式在經過 SQL 指令追蹤 (trace) 下，發現一個共同的特性，就是 Oracle 優化器多數是以 Hash Join 的方式來做表格聯集，但是在透過 SQL 指示 (Hint) 強迫將存取方式改變為 Nested Loop 後，速度上馬上有著明顯的改善。如此一來，不免讓大家懷疑難道是 Oracle 成本優化器做出了誤判，還是優化器本身的 bug 所造成的結果？其實不然，導致這種現象的發生最主要的原因是 Oracle 成本優化器根本無從得知 AP 的特性與資料實際的儲存位置所致。

    一般以執行效能的高低來做比較， Hash Join 普遍是優於 Merge Join 。但是在符合查詢結果筆數 (cardinality) 較少的前提下， Nested Loop Joint 又往往是優於 Hash Join 。就作業型態來看， Hash Join與 Merge Join 是屬於壟斷式作業 (blocking operation) 模式， Nested Loop 則歸屬非壟斷式作業 (non-blocking operation) 模式。因此對於強調回應時間 (response time) 的系統而言，非壟斷式的作業模式比較符合其作業需求。相對於注重產能或單位時間產量 (throughput) 的系統來說，壟斷式的作業模式則會比較適合。

    长时间参与java开发、数据库开发和软件测试，发现在开发中测试的 sql语句运行效率非常好，但是一放到平台上，数据量达到几千万的时候就出现无法响应的情况，那是因为垄断式的Hash Join在作怪，CPU占用率飙升。

    综上：面对绝大部分交互式的系统，建议在从事开发的时候，穿插于代码中的SQL语句用 Nested-Loop Join。 从事数据库开发、数据处理则建议用Hash Join。（方法：通过在select 后面追加提示即可强制使用指定的join技术）