转了一部分。稍后再修改。
三种多表Join的算法：
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。
数据库多表连接方式介绍－HASH-JOIN
1.概述
hash join是一种数据库在进行多表连接时的处理算法，对于多表连接还有两种比较常用的方式：sort merge-join 和 nested loop。 为了比较清楚的介绍hash join的使用场景以及为何要引入这样一种连接算法，这里也会顺带简单介绍一下上面提到的两种join方式。
连接方式是一个什么样的概念，或者说我们为何要有而且有好几种，对于不太了解数据库的人来讲可能这些是开头的疑惑。简单来讲，我们将数据存在不同的表中，而不同的表有着它们自身的表结构，不同表之间可以是有关联的，大部分实际使用中，不会仅仅只需要一张表的信息，比如需要从一个班级表中找出杭州地区的学生，再用这个信息去检索成绩表中他们的数学成绩，如果没有多表连接，那只能手动将第一个表的信息查询出来作为第二个表的检索信息去查询最终的结果，可想而知这将会是多么繁琐。
对于几个常见的数据库，像oracle,postgresql它们都是支持hash-join的，mysql并不支持。在这方面，oracle和pg都已经做的比较完善了，hash-join本身的实现并不是很复杂，但是它需要优化器的实现配合才能最大的发挥本身的优势，我觉得这才是最难的地方。
多表连接的查询方式又分为以下几种：内连接，外连接和交叉连接。外连接又分为：左外连接，右外连接和全外连接。对于不同的查询方式，使用相同的join算法也会有不同的代价产生，这个是跟其实现方式紧密相关的，需要考虑不同的查询方式如何实现，对于具体使用哪一种连接方式是由优化器通过代价的衡量来决定的，后面会简单介绍一下几种连接方式代价的计算。 hashjoin其实还有很多需要考虑和实现的地方，比如数据倾斜严重如何处理、内存放不下怎木办，hash如何处理冲突等，这些并不是本文介绍的重点，不再详述，每个拿出来都可以再讲一篇了。
nested loop join
嵌套循环连接，是比较通用的连接方式，分为内外表，每扫描外表的一行数据都要在内表中查找与之相匹配的行，没有索引的复杂度是O(N*M)，这样的复杂度对于大数据集是非常劣势的，一般来讲会通过索引来提升性能。
sort merge-join
merge join需要首先对两个表按照关联的字段进行排序，分别从两个表中取出一行数据进行匹配，如果合适放入结果集；不匹配将较小的那行丢掉继续匹配另一个表的下一行，依次处理直到将两表的数据取完。merge join的很大一部分开销花在排序上，也是同等条件下差于hash join的一个主要原因。
2.原理和实现
简单的对于两个表来讲，hash-join就算讲两表中的小表（称S）作为hash表，然后去扫描另一个表(称M)的每一行数据，用得出来的行数据根据连接条件去映射建立的hash表，hash表是放在内存中的，这样可以很快的得到对应的S表与M表相匹配的行。
对于结果集很大的情况，merge-join需要对其排序效率并不会很高，而nested loop join是一种嵌套循环的查询方式无疑更不适合大数据集的连接，而hash-join正是为处理这种棘手的查询方式而生，尤其是对于一个大表和一个小表的情况，基本上只需要将大小表扫描一遍就可以得出最终的结果集。
不过hash-join只适用于等值连接，对于>, <, <=, >=这样的查询连接还是需要nested loop这种通用的连接算法来处理。如果连接key本来就是有序的或者需要排序，那么可能用merge-join的代价会比hash-join更小，此时merge-join会更有优势。
好了，废话说了不少了，来讲讲实现，拿一条简单的多表sql查询语句来举个栗子：select * from t1 join t2 on t1.c1 = t2.c1 where t1.c2 > t2.c2 and t1.c1 > 1。这样一条sql进入数据库系统中，它是如何被处理和解剖的呢？sql:鬼知道我都经历了些什么。。。
1.背景知识
1.第一步呢，它需要经历词法以及语法的解析，这部分的输出是一颗带有token结点的语法树。
语法分析，顾名思义这部分只是语法层面的剖析，将一个string的sql语句处理成为一颗有着雏形结构的node tree,每个结点有它们自身的特殊标识，但是并没有分析和处理这个结点的具体含义和值。
2. 第二步是语义分析和重写处理。
重写的过程不同的数据库可能有不同的处理，有些可能是跟逻辑执行过程放在一起，有的则分开。
这一步做完树的形状大体上是与语法分析树保持一致的，但是此时的结点都携带了一些具体的信息，以where后面的表达式为例，这颗中缀表达式每一个结点都有了自身的类型和特定的信息，并不关心值是什么，这步做完后进入改写过程，改写是一种逻辑优化方式，使得一些复杂的sql语句变得更简单或者更符合数据库的处理流程。
3.优化器处理
优化器的处理是比较复杂的，也是sql模块最难的地方，优化无止境，所以优化器没有最优只有更优。优化器需要考虑方方面面的因素既要做的通用型很强又要保证很强的优化能力和正确性。
优化器最重要的作用莫过于路径选择了，对于多表连接如何确定表连接的顺序和连接方式，不同的数据库有着不同的处理方式，pg支持动态规划算法，表数量过多的时候使用遗传算法。路径的确定又依赖于代价模型的实现，代价模型会维护一些统计信息，像列的最大值、最小值、NDV和DISTINCT值等，通过这些信息可以计算选择率从而进一步计算代价。
回归到正文，使用哪一种连接方式就是在这里决定的，hash join 对大小表是有要求的，所以这里形成的计划是t1-t2还是t2-t1是不一样的，每种连接方式有着自身的代价计算方式。
hash join的代价估算：
COST = BUILD_COST + M_SCAN_COST + JOIN_CONDITION_COST + FILTER_COST
简单来看，hash join的代价主要在于建立hash表、扫描M表、join条件连接和filter过滤，对于S表和M表都是只需要扫描一次即可，filter过滤是指t1.c2>t2.c2这样的条件过滤，对于t1.c1>1这样只涉及单表的条件会被下压，在做连接之前就被过滤了。
优化器处理过后，会生成一颗执行计划树，真正的实现过程根据执行计划的流程操作数据，由低向上地递归处理并返回数据。
2.hash join的实现
hash join的实现分为build table也就是被用来建立hash map的小表和probe table，首先依次读取小表的数据，对于每一行数据根据连接条件生成一个hash map中的一个元組，（最终一个key对应了一组数据，key可以设置为10或者其他）数据缓存在内存中，如果内存放不下需要dump到外存。依次扫描探测表拿到每一行数据根据join condition生成hash key映射hash map中对应的元組，元組对应的行和探测表的这一行有着同样的hash key, 这时并不能确定这两行就是满足条件的数据（因为一个key可能对应的是一组数据，hash值为10时，1，11，21，31...都在余为1中段里面），需要再次过一遍join condition和filter，满足条件的数据集返回需要的投影列。
hash join实现的几个细节
1.hash join本身的实现不要去判断哪个是小表，优化器生成执行计划时就已经确定了表的连接顺序，以左表为小表建立hash table,那对应的代价模型就会以左表作为小表来得出代价，这样根据代价生成的路径就是符合实现要求的。
2.hash table的大小、需要分配多少个桶这个是需要在一开始就做好的，那分配多少是一个问题，分配太大会造成内存浪费，分配太小会导致桶数过小开链过长性能变差，一旦超过这里的内存限制，会考虑dump到外存，不同数据库有它们自身的实现方式。
3.如何对数据hash,不同数据库有着自己的方式，不同的哈希方法也会对性能造成一定的影响。
3.pg和oracle实测
1.oracle
表结构
SQL> select * from or1;
A B
---------- ----------
1 1
2 2
3 3
SQL> select * from or2;
A B C
---------- ---------- --------------------
1 2 a
2 3 b
4 5 d
内连接
SQL> select * from or1 join or2 on or1.a = or2.a;
A B A B C
---------- ---------- ---------- ---------- --------------------
1 1 1 2 a
2 2 2 3 b
SQL> explain plan for select * from or1 join or2 on or1.a = or2.a;
Explained.
SQL> SELECT plan_table_output FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 738363828
---------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 192 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN | | 3 | 192 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| OR1 | 3 | 78 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| OR2 | 3 | 114 | 2 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("OR1"."A"="OR2"."A")
Note
-----
- dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)
19 rows selected.
左外连接，右外连接
SQL> select * from or1 left join or2 on or1.a = or2.a;
A B A B C
---------- ---------- ---------- ---------- --------------------
1 1 1 2 a
2 2 2 3 b
3 3
SQL> explain plan for select * from or1 left join or2 on or1.a = or2.a;
Explained.
SQL> SELECT plan_table_output FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 1456425992
---------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 192 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN OUTER | | 3 | 192 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| OR1 | 3 | 78 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| OR2 | 3 | 114 | 2 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("OR1"."A"="OR2"."A"(+))
Note
-----
- dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)
19 rows selected.
全外连接
SQL> select * from or1 full join or2 on or1.a = or2.a;
A B A B C
---------- ---------- ---------- ---------- --------------------
1 1 1 2 a
2 2 2 3 b
4 5 d
3 3
SQL> SELECT plan_table_output FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 2943417606
--------------------------------------------------------------------------------
--
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time
|
--------------------------------------------------------------------------------
--
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 192 | 4 (0)| 00:00:01
|
| 1 | VIEW | VW_FOJ_0 | 3 | 192 | 4 (0)| 00:00:01
|
|* 2 | HASH JOIN FULL OUTER| | 3 | 192 | 4 (0)| 00:00:01
|
| 3 | TABLE ACCESS FULL | OR1 | 3 | 78 | 2 (0)| 00:00:01
|
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
| 4 | TABLE ACCESS FULL | OR2 | 3 | 114 | 2 (0)| 00:00:01
|
--------------------------------------------------------------------------------
--
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
2 - access("OR1"."A"="OR2"."A")
Note
-----
- dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)
20 rows selected.
2.postgresql
表数据量
hudson=# select count(*) from hj1;
count
--------
200022
(1 row)
hudson=# select count(*) from hj2;
count
--------
200000
(1 row)
内连接
hudson=# explain select * from hj1 join hj2 on hj1.a=hj2.a;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------
Hash Join (cost=7338.00..26467.34 rows=430732 width=51)
Hash Cond: (hj1.a = hj2.a)
-> Seq Scan on hj1 (cost=0.00..3467.22 rows=200022 width=25)
-> Hash (cost=3470.00..3470.00 rows=200000 width=26)
-> Seq Scan on hj2 (cost=0.00..3470.00 rows=200000 width=26)
(5 rows)
外连接
外连接使用大小表数据量差别比较大的两个表，可以清晰的看出hash join是以小表作为hash table的。
hudson=# explain select * from hj1 full join hj3 on hj1.a=hj3.a;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------
Hash Full Join (cost=7335.50..8905.67 rows=200022 width=33)
Hash Cond: (hj3.a = hj1.a)
-> Seq Scan on hj3 (cost=0.00..32.60 rows=2260 width=8)
-> Hash (cost=3467.22..3467.22 rows=200022 width=25)
-> Seq Scan on hj1 (cost=0.00..3467.22 rows=200022 width=25)
(5 rows)
hudson=# explain select * from hj1 left join hj3 on hj1.a=hj3.a;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------
Hash Right Join (cost=7335.50..8905.67 rows=200022 width=33)
Hash Cond: (hj3.a = hj1.a)
-> Seq Scan on hj3 (cost=0.00..32.60 rows=2260 width=8)
-> Hash (cost=3467.22..3467.22 rows=200022 width=25)
-> Seq Scan on hj1 (cost=0.00..3467.22 rows=200022 width=25)
(5 rows)
hudson=# explain select * from hj1 right join hj3 on hj1.a=hj3.a;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------
Hash Left Join (cost=7335.50..8905.67 rows=5270 width=33)
Hash Cond: (hj3.a = hj1.a)
-> Seq Scan on hj3 (cost=0.00..32.60 rows=2260 width=8)
-> Hash (cost=3467.22..3467.22 rows=200022 width=25)
-> Seq Scan on hj1 (cost=0.00..3467.22 rows=200022 width=25)
(5 rows)
可以看出，left join为了能够以小表建立hash table被转换为了right join， 同样right join也被改写成left join。
再来仔细阐述一下Hash join的过程：
一． Hash Join概述
Hash join算法的一个基本思想就是根据小的row sources(称作build input，我们记较小的表为S，较大的表为B) 建立一个可以存在于hash area内存中的hash table，然后用大的row sources(称作probe input) 来探测前面所建的hash table。如果hash area内存不够大，hash table就无法完全存放在hash area内存中。针对这种情况，Oracle在连接键利用一个hash函数将build input和probe input分割成多个不相连的分区（分别记作Si和Bi），这个阶段叫做分区阶段；然后各自相应的分区，即Si和Bi再做Hash join，这个阶段叫做join阶段。
如果在分区后，针对某个分区所建的hash table还是太大的话，oracle就采用nested-loops hash join。所谓的nested-loops hash join就是对部分Si建立hash table，然后读取所有的Bi与所建的hash table做连接，然后再对剩余的Si建立hash table，再将所有的Bi与所建的hash table做连接，直至所有的Si都连接完了。
Hash Join算法有一个限制，就是它是在假设两张表在连接键上是均匀的，也就是说每个分区拥有差不多的数据。但是实际当中数据都是不均匀的，为了很好地解决这个问题，oracle引进了几种技术，位图向量过滤、角色互换、柱状图。
二． Hash Join原理
我们用一个例子来解释Hash Join算法的原理，以及上述所提到的术语。
考虑以下两个数据集。
S={1,1,1,3,3,4,4,4,4,5,8,8,8,8,10}
B={0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,8,9,9,9,10,10,11}
Hash Join的第一步就是判定小表（即build input）是否能完全存放在hash area内存中。如果能完全存放在内存中，则在内存中建立hash table，这是最简单的hash join。
如果不能全部存放在内存中，则build input必须分区。分区的个数叫做fan-out。Fan-out是由hash_area_size和cluster size来决定的。其中cluster size等于db_block_size * hash_multiblock_io_count，hash_multiblock_io_count在oracle9i中是隐含参数。这里需要注意的是fan-out并不是build input的大小/hash_ara_size，也就是说oracle决定的分区大小有可能还是不能完全存放在hash area内存中。大的fan-out导致许多小的分区，影响性能，而小的fan-out导致少数的大的分区，以至于每个分区不能全部存放在内存中，这也影响hash join的性能。
Oracle采用内部一个hash函数作用于连接键上，将S和B分割成多个分区，在这里我们假设这个hash函数为求余函数，即Mod(join_column_value,10)。这样产生十个分区，如下表。
分区 B0 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9
值 0,0,10,10 1,1,1,1,11 2,2,2,2,2,2 3 NULL NULL NULL NULL 8 9,9,9
S0 10 √
S1 1,1,1 √
S2 Null
S3 3,3 √
S4 4,4,4,4
S5 5
S6 NULL
S7 NULL
S8 8,8,8,8 √
S9 NULL
经过这样的分区之后，只需要相应的分区之间做join即可（也就是所谓的partition pairs），如果有一个分区为NULL的话，则相应的分区join即可忽略。
在将S表读入内存分区时，oracle即记录连接键的唯一值，构建成所谓的位图向量，它需要占hash area内存的5%左右。在这里即为{1,3,4,5,8,10}。
当对B表进行分区时，将每一个连接键上的值与位图向量相比较，如果不在其中，则将其记录丢弃。在我们这个例子中，B表中以下数据将被丢弃
{0,0,2,2,2,2,2,2,9,9,9,9,9}。这个过程就是位图向量过滤。
当S1,B1做完连接后，接着对Si,Bi进行连接，这里oracle将比较两个分区，选取小的那个做build input，就是动态角色互换，这个动态角色互换发生在除第一对分区以外的分区上面。
三． Hash Join算法
第1步：判定小表是否能够全部存放在hash area内存中，如果可以，则做内存hash join。如果不行，转第二步。
第2步：决定fan-out数。
(Number of Partitions) * C<= Favm *M
其中C为Cluster size，
其值为DB_BLOCK_SIZE*HASH_MULTIBLOCK_IO_COUNT；Favm为hash area内存可以使用的百分比，一般为0.8左右；M为Hash_area_size的大小。
第3步：读取部分小表S，采用内部hash函数(这里称为hash_fun_1)，将连接键值映射至某个分区，同时采用hash_fun_2函数对连接键值产生另外一个hash值，这个hash值用于创建hash table用，并且与连接键值存放在一起。
第4步：对build input建立位图向量。
第5步：如果内存中没有空间了，则将分区写至磁盘上。
第6步：读取小表S的剩余部分，重复第三步，直至小表S全部读完。
第7步：将分区按大小排序，选取几个分区建立hash table(这里选取分区的原则是使选取的数量最多)。
第8步：根据前面用hash_fun_2函数计算好的hash值，建立hash table。
第9步：读取表B，采用位图向量进行位图向量过滤。
第10步：对通过过滤的数据采用hash_fun_1函数将数据映射到相应的分区中去，并计算hash_fun_2的hash值。
第11步：如果所落的分区在内存中，则将前面通过hash_fun_2函数计算所得的hash值与内存中已存在的hash table做连接， 将结果写致磁盘上。如果所落的分区不在内存中，则将相应的值与表S相应的分区放在一起。
第12步：继续读取表B，重复第9步，直至表B读取完毕。
第13步：读取相应的(Si,Bi)做hash连接。在这里会发生动态角色互换。
第14步：如果分区过后，最小的分区也比内存大，则发生nested- loop hash join。
四． Hash Join的成本
1. In-Memory Hash Join
Cost(HJ)=Read(S)+ build hash table in memory(CPU)+Read(B) +
Perform In memory Join(CPU)
忽略cpu的时间，则
Cost(HJ)=Read(S)+Read(B)
2. On-Disk Hash Join
根据上述的步骤描述，我们可以看出
Cost(HJ)=Cost(HJ1)+Cost(HJ2)
其中Cost(HJ1)的成本就是扫描S,B表，并将无法放在内存上的部分写回磁盘，对应前面第2步至第12步。Cost(HJ2)即为做nested-loop hash join的成本，对应前面的第13步至第14步。
其中Cost(HJ1)近似等于Read(S)+Read(B)+Write((S-M)+(B-B*M/S))。
因为在做nested-loop hash join时，对每一chunk的build input，都需要读取整个probe input，因此
Cost(HJ2)近似等于Read((S-M)+n*(B-B*M/S))
其中n是nested-loop hash join需要循环的次数。
n=(S/F)/M
一般情况下，如果n在于10的话，hash join的性能将大大下降。从n的计算公式可以看出，n与Fan-out成反比例，提高fan-out，可以降低n。当hash_area_size是固定时，可以降低cluster size来提高fan-out。
从这里我们可以看出，提高hash_multiblock_io_count参数的值并不一定提高hash join的性能。
hash算法介绍（转）：
版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明 http://blog.csdn.net/tanggao1314
一.概念
哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。
使用哈希查找有两个步骤:
1. 使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。在理想的情况下，不同的键会被转换为不同的索引值，但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一个索引值的情况。所以哈希查找的第二个步骤就是处理冲突
2. 处理哈希碰撞冲突。有很多处理哈希碰撞冲突的方法，本文后面会介绍拉链法和线性探测法。
哈希表是一个在时间和空间上做出权衡的经典例子。如果没有内存限制，那么可以直接将键作为数组的索引。那么所有的查找时间复杂度为O(1)；如果没有时间限制，那么我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。哈希表使用了适度的时间和空间来在这两个极端之间找到了平衡。只需要调整哈希函数算法即可在时间和空间上做出取舍。
在Hash表中，记录在表中的位置和其关键字之间存在着一种确定的关系。这样我们就能预先知道所查关键字在表中的位置，从而直接通过下标找到记录。使ASL趋近与0.
1) 哈希(Hash)函数是一个映象，即： 将关键字的集合映射到某个地址集合上，它的设置很灵活，只要这个地 址集合的大小不超出允许范围即可；
2) 由于哈希函数是一个压缩映象，因此，在一般情况下，很容易产生“冲突”现象，即： key1！=key2，而 f (key1) = f(key2)。
3). 只能尽量减少冲突而不能完全避免冲突，这是因为通常关键字集合比较大，其元素包括所有可能的关键字， 而地址集合的元素仅为哈希表中的地址值
在构造这种特殊的“查找表” 时，除了需要选择一个“好”(尽可能少产生冲突)的哈希函数之外；还需要找到一 种“处理冲突” 的方法。
二.Hash构造函数的方法
1.直接定址法：
直接定址法是以数据元素关键字k本身或它的线性函数作为它的哈希地址，即：H（k）=k 或 H（k）=a×k+b ； (其中a,b为常数)
例1，有一个人口统计表，记录了从1岁到100岁的人口数目，其中年龄作为关键字，哈希函数取关键字本身，如图(1)：
| 地址 |
A1 |
A2 |
…… |
A99 |
A100 |
| 年龄 |
1 |
2 |
…… |
99 |
100 |
| 人数 |
980 |
800 |
…… |
495 |
107 |
可以看到，当需要查找某一年龄的人数时，直接查找相应的项即可。如查找99岁的老人数，则直接读出第99项即可。
| 地址 |
A0 |
A1 |
…… |
A99 |
A100 |
| 年龄 |
1980 |
1981 |
…… |
1999 |
2000 |
| 人数 |
980 |
800 |
…… |
495 |
107 |
如果我们要统计的是80后出生的人口数，如上表所示，那么我们队出生年份这个关键字可以用年份减去1980来作为地址，此时f(key)=key-1980
这种哈希函数简单，并且对于不同的关键字不会产生冲突，但可以看出这是一种较为特殊的哈希函数，实际生活中，关键字的元素很少是连续的。用该方法产生的哈希表会造成空间大量的浪费，因此这种方法适应性并不强。[2]↑
此法仅适合于：地址集合的大小 = = 关键字集合的大小，其中a和b为常数。
2.数字分析法：
假设关键字集合中的每个关键字都是由 s 位数字组成 (u1, u2, …, us)，分析关键字集中的全体，并从中提取分布均匀的若干位或它们的组合作为地址。
数字分析法是取数据元素关键字中某些取值较均匀的数字位作为哈希地址的方法。即当关键字的位数很多时，可以通过对关键字的各位进行分析，丢掉分布不均匀的位，作为哈希值。它只适合于所有关键字值已知的情况。通过分析分布情况把关键字取值区间转化为一个较小的关键字取值区间。
例2，要构造一个数据元素个数n=80,哈希长度m=100的哈希表。不失一般性，我们这里只给出其中8个关键字进行分析，8个关键字如下所示：
K1=61317602 K2=61326875 K3=62739628 K4=61343634
K5=62706815 K6=62774638 K7=61381262 K8=61394220
分析上述8个关键字可知，关键字从左到右的第1、2、3、6位取值比较集中，不宜作为哈希地址，剩余的第4、5、7、8位取值较均匀，可选取其中的两位作为哈希地址。设选取最后两位作为哈希地址，则这8个关键字的哈希地址分别为：2，75，28，34，15，38，62，20。
此法适于:能预先估计出全体关键字的每一位上各种数字出现的频度。
3.折叠法：
将关键字分割成若干部分，然后取它们的叠加和为哈希地址。两种叠加处理的方法：移位叠加:将分 割后的几部分低位对齐相加；边界叠加:从一端沿分割界来回折叠，然后对齐相加。
所谓折叠法是将关键字分割成位数相同的几部分（最后一部分的位数可以不同），然后取这几部分的叠加和（舍去进位），这方法称为折叠法。这种方法适用于关键字位数较多，而且关键字中每一位上数字分布大致均匀的情况。
折叠法中数位折叠又分为移位叠加和边界叠加两种方法，移位叠加是将分割后是每一部分的最低位对齐，然后相加；边界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠，然后对齐相加。
例4，当哈希表长为1000时，关键字key=110108331119891，允许的地址空间为三位十进制数，则这两种叠加情况如图：
移位叠加 边界叠加
8 9 1 8 9 1
1 1 9 9 1 1
3 3 1 3 3 1
1 0 8 8 0 1
+ 1 1 0 + 1 1 0
(1) 5 5 9 (3)0 4 4
图（2）由折叠法求哈希地址
用移位叠加得到的哈希地址是559，而用边界叠加所得到的哈希地址是44。如果关键字不是数值而是字符串，则可先转化为数。转化的办法可以用ASCⅡ字符或字符的次序值。
此法适于：关键字的数字位数特别多。
4.平方取中法
这是一种常用的哈希函数构造方法。这个方法是先取关键字的平方，然后根据可使用空间的大小，选取平方数是中间几位为哈希地址。
哈希函数 H(key)=“key2的中间几位”因为这种方法的原理是通过取平方扩大差别，平方值的中间几位和这个数的每一位都相关，则对不同的关键字得到的哈希函数值不易产生冲突，由此产生的哈希地址也较为均匀。
例5，若设哈希表长为1000则可取关键字平方值的中间三位，如图所示：
| 关键字 |
关键字的平方 |
哈希函数值 |
| 1234 |
1522756 |
227 |
| 2143 |
4592449 |
924 |
| 4132 |
17073424 |
734 |
| 3214 |
10329796 |
297 |
下面给出平方取中法的哈希函数
//平方取中法哈希函数，结设关键字值32位的整数
//哈希函数将返回key * key的中间10位
Int Hash (int key)
{
//计算key的平方
Key * = key ;
//去掉低11位
Key>>=11;
// 返回低10位（即key * key的中间10位）
Return key %1024;
}
此法适于:关键字中的每一位都有某些数字重复出现频度很高的现象
5.减去法
减去法是数据的键值减去一个特定的数值以求得数据存储的位置。
例7，公司有一百个员工，而员工的编号介于1001到1100，减去法就是员工编号减去1000后即为数据的位置。编号1001员工的数据在数据中的第一笔。编号1002员工的数据在数据中的第二笔…依次类推。从而获得有关员工的所有信息，因为编号1000以前并没有数据，所有员工编号都从1001开始编号。
6.基数转换法
将十进制数X看作其他进制，比如十三进制，再按照十三进制数转换成十进制数，提取其中若干为作为X的哈希值。一般取大于原来基数的数作为转换的基数，并且两个基数应该是互素的。
例Hash(80127429)=(80127429)13=8*137+0*136+1*135+2*134+7*133+4*132+2*131+9=(502432641)10如果取中间三位作为哈希值，得Hash（80127429）=432
为了获得良好的哈希函数，可以将几种方法联合起来使用，比如先变基，再折叠或平方取中等等，只要散列均匀，就可以随意拼凑。
7.除留余数法：
假设哈希表长为m，p为小于等于m的最大素数，则哈希函数为
h（k）=k % p ，其中%为模p取余运算。
例如，已知待散列元素为（18，75，60，43，54，90，46），表长m=10，p=7，则有
h(18)=18 % 7=4 h(75)=75 % 7=5 h(60)=60 % 7=4
h(43)=43 % 7=1 h(54)=54 % 7=5 h(90)=90 % 7=6
h(46)=46 % 7=4
此时冲突较多。为减少冲突，可取较大的m值和p值，如m=p=13，结果如下：
h(18)=18 % 13=5 h(75)=75 % 13=10 h(60)=60 % 13=8
h(43)=43 % 13=4 h(54)=54 % 13=2 h(90)=90 % 13=12
h(46)=46 % 13=7
此时没有冲突，如图8.25所示。
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
|
|
|
54 |
|
43 |
18 |
|
46 |
60 |
|
75 |
|
90 |
除留余数法求哈希地址
理论研究表明，除留余数法的模p取不大于表长且最接近表长m素数时效果最好，且p最好取1.1n～1.7n之间的一个素数（n为存在的数据元素个数）
8.随机数法：
设定哈希函数为:H(key) = Random(key)其中，Random 为伪随机函数
此法适于：对长度不等的关键字构造哈希函数。
实际造表时，采用何种构造哈希函数的方法取决于建表的关键字集合的情况(包括关键字的范围和形态)，以及哈希表 长度（哈希地址范围），总的原则是使产生冲突的可能性降到尽可能地小。
9．随机乘数法
亦称为“乘余取整法”。随机乘数法使用一个随机实数f,0≤f<1,乘积f*k的分数部分在0～1之间，用这个分数部分的值与n（哈希表的长度）相乘，乘积的整数部分就是对应的哈希值，显然这个哈希值落在0～n-1之间。其表达公式为：Hash(k)=「n*(f*k%1)」其中“f*k%1”表示f*k 的小数部分，即f*k%1=f*k-「f*k」
例10，对下列关键字值集合采用随机乘数法计算哈希值，随机数f=0.103149002 哈希表长度n=100得图：
| k |
f*k |
n*((f*k)的小数部分) |
Hash(k) |
| 319426 |
32948.47311 |
47.78411 |
47 |
| 718309 |
74092.85648 |
86.50448 |
86 |
| 629443 |
64926.41727 |
42.14427 |
42 |
| 919697 |
84865.82769 |
83.59669 |
83 |
此方法的优点是对n的选择不很关键。通常若地址空间为p位就是选n=2p.Knuth对常数f的取法做了仔细的研究，他认为f取任何值都可以，但某些值效果更好。如f=（-1）/2=0.6180329...比较理想。
10．字符串数值哈希法
在很都情况下关键字是字符串，因此这样对字符串设计Hash函数是一个需要讨论的问题。下列函数是取字符串前10个字符来设计的哈希函数
Int Hash _ char (char *X)
{
int I ,sum
i=0;
while (i 10 && X[i])
Sum +=X[i++];
sum%=N; //N是记录的条数
}
这种函数把字符串的前10个字符的ASCⅡ值之和对N取摸作为Hash地址，只要N较小，Hash地址将较均匀分布[0，N]区间内，因此这个函数还是可用的。对于N很大的情形，可使用下列函数
int ELFhash (char *key )
{
Unsigned long h=0,g;
whie (*key)
{
h=(h<<4)+ *key;
key++;
g=h & 0 xF0000000L;
if (g) h^=g>>24;
h & =～g;
}
h=h % N
return （h）;
}
这个函数称为ELFHash(Exextable and Linking Format ,ELF,可执行链接格式)函数。它把一个字符串的绝对长度作为输入，并通过一种方式把字符的十进制值结合起来，对长字符串和短字符串都有效，这种方式产生的位置不可能不均匀分布。
11.旋转法
旋转法是将数据的键值中进行旋转。旋转法通常并不直接使用在哈希函数上，而是搭配其他哈希函数使用。
例11，某学校同一个系的新生（小于100人）的学号前5位数是相同的，只有最后2位数不同，我们将最后一位数，旋转放置到第一位，其余的往右移。
| 新生学号 |
旋转过程 |
旋转后的新键值 |
| 5062101 |
5062101 |
1506210 |
| 5062102 |
5062102 |
2506210 |
| 5062103 |
5062103 |
3506210 |
| 5062104 |
5062104 |
4506210 |
| 5062105 |
5062105 |
5506210 |
如图
运用这种方法可以只输入一个数值从而快速地查到有关学生的信息。
在实际应用中，应根据具体情况，灵活采用不同的方法，并用实际数据测试它的性能，以便做出正确判定。通常应考虑以下五个因素 ：
l 计算哈希函数所需时间 （简单）。
l 关键字的长度。
l 哈希表大小。
l 关键字分布情况。
l 记录查找频率
三.Hash处理冲突方法
通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种：
通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种：
1. 开放定址法
这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列函数形式：
Hi=（H（key）+di）% m i=1，2，…，n
其中H（key）为哈希函数，m 为表长，di称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。主要有以下三种：
l 线性探测再散列
dii=1，2，3，…，m-1
这种方法的特点是：冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。
l 二次探测再散列
di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2 ( k<=m/2 )
这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。
l 伪随机探测再散列
di=伪随机数序列。
具体实现时，应建立一个伪随机数发生器，（如i=(i+p) % m），并给定一个随机数做起点。
例如，已知哈希表长度m=11，哈希函数为：H（key）= key % 11，则H（47）=3，H（26）=4，H（60）=5，假设下一个关键字为69，则H（69）=3，与47冲突。如果用线性探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 1）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 2）% 11 = 5，还是冲突，继续找下一个哈希地址为H3=（3 + 3）% 11 = 6，此时不再冲突，将69填入5号单元，参图8.26 (a)。如果用二次探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 12）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 - 12）% 11 = 2，此时不再冲突，将69填入2号单元，参图8.26 (b)。如果用伪随机探测再散列处理冲突，且伪随机数序列为：2，5，9，……..，则下一个哈希地址为H1=（3 + 2）% 11 = 5，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 5）% 11 = 8，此时不再冲突，将69填入8号单元，参图8.26 (c)。
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
|
|
|
|
47 |
26 |
60 |
69 |
|
|
|
|
（a） 用线性探测再散列处理冲突
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
|
|
|
69 |
47 |
26 |
60 |
|
|
|
|
|
（b） 用二次探测再散列处理冲突
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
|
|
|
|
47 |
26 |
60 |
|
|
69 |
|
|
（c） 用伪随机探测再散列处理冲突
图8.26开放地址法处理冲突
从上述例子可以看出，线性探测再散列容易产生“二次聚集”，即在处理同义词的冲突时又导致非同义词的冲突。例如，当表中i, i+1 ,i+2三个单元已满时，下一个哈希地址为i, 或i+1 ,或i+2，或i+3的元素，都将填入i+3这同一个单元，而这四个元素并非同义词。线性探测再散列的优点是：只要哈希表不满，就一定能找到一个不冲突的哈希地址，而二次探测再散列和伪随机探测再散列则不一定。
2. 再哈希法
这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：
Hi=RH1（key） i=1，2，…，k
当哈希地址Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算Hi=RH2（key）……，直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。
3. 链地址法
这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。
例如，已知一组关键字（32，40，36，53，16，46，71，27，42，24，49，64），哈希表长度为13，哈希函数为：H（key）= key % 13，则用链地址法处理冲突的结果如图
图链地址法处理冲突时的哈希表
本例的平均查找长度 ASL=(1*7+2*4+3*1)=1.5
4.建立公共溢出区
这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表
hash算法就学习总结到这里了，今天度过了22岁生日，晚上还是坚持完成了写这篇博客，今天暂时不写了，明天来总结Java中的hashcode和equals方法，
转载请指明出处http://blog.csdn.net/tanggao1314/article/details/51457585
参考资料
大话数据结
算法导论