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。多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于
- 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE)
- 取决于表大小
- 取决于连接列是否有索引
- 取决于连接列是否排序
下面来介绍三种不同连接工作方式的不同:
实验sql
假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程)
更换优化器,添加索引,会影响下面的执行计划。
drop table country; CREATE TABLE country ( country_id SMALLINT NOT NULL, country_name VARCHAR(50) NOT NULL );
drop table city; CREATE TABLE city ( city_id VARCHAR(50) NOT NULL, city_name VARCHAR(50) NOT NULL, country_id SMALLINT NOT NULL ); begin for i in 1 .. 10 loop insert into country values(i,'country'||i); end loop; commit; end; begin for i in 1 .. 10000 loop insert into city values(i,'city'||i,ceil(i/1000)); end loop; commit; end;
一.HASH JOIN:散列连接
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(通常是小一点的那个表或数据源)利用连接键(JOIN KEY)在内存中建立散列表,将列数据存储到hash列表中,然后扫描较大的表,同样对JOIN KEY进行HASH后探测散列表,找出与散列表匹配的行。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。
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。
可以用USE_HASH(table_name1 table_name2)提示来强制使用散列连接。
使用情况:
Hash join在两个表的数据量差别很大的时候.
二.SORT MERGE JOIN:排序合并连接
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,即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.
适用情况:
1.RBO模式
2.不等价关联(>,<,>=,<=,<>)
3.HASH_JOIN_ENABLED=false
4. 用在没有索引,并且数据已经排序的情况.
三.NESTED LOOP:嵌套循环连接
Nested loops 工作方式是循环从一张表中读取数据(驱动表outer table),然后访问另一张表(被查找表 inner table,通常有索引)。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。
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。
适用情况:
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),并且索引选择性较好的时候.
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。
参考
三种join方法的理解
多表连接的三种方式详解 HASH JOIN MERGE JOIN NESTED LOOP
Merge join、Hash join、Nested loop join对比分析
nested loop join探讨