Oracle 学习之性能优化（七）join的实现方式
本文讨论一下join技术背后的机制。我们知道常用的表连接有如下几种
笛卡尔连接
内连接
左外连接
右外连接
全连接
这些sql的写法，想必大家都很清楚了，那么这些连接的数据访问是如何实现的呢？
nested loop
我们看如下查询
SQL> alter session set optimizer_mode=rule;
Session altered.
SQL> select ename,dname from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno;
14 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3625962092
------------------------------------------------
| Id | Operation | Name |
------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | |
| 1 | NESTED LOOPS | |
| 2 | NESTED LOOPS | |
| 3 | TABLE ACCESS FULL | EMP |
|* 4 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_DEPT |
| 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT |
------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("EMP"."DEPTNO"="DEPT"."DEPTNO")
根据我们之前讲的执行计划解读，本查询是这样实现的：
全表扫描emp表（非阻塞扫描，并不是将数据全部取出，才执行下一步）。
将emp中的数据逐条取出，通过索引PK_DEPT查询出索引中的rowid，结果集变成（ename，rowid）
将2生成的结果集逐条取出，通过rowid去访问dept表，结果集变成（ename，dname）
将结果集返回。
这种以循环的方式取出数据的join实现方式就叫嵌套循环。
此计划可以用如下逻辑伪代码实现
for y in （for x in （select * from emp）loop index lookup the rowid for x.deptno output joined record（ename，dept.rowid） end loop）loop select * from dept where rowid=y.rowid output joined record(ename,dname) end loop
我们把emp表称之为驱动表（注驱动表与from子句的表顺序无关，主要看执行计划）。
此种连接方式，适用于驱动表返回数据比较少，并且被驱动表dept上deptno列有索引。如果查询返回n行，那么dept表将被扫描n次。此连接擅长于从结果集中迅速取出第一行。
Hash Join
Hash Join适合处理大型结果集，优化器选择两个表或者源数据中比较小的，使用join key在内存中建立一个hash table。然后扫描大表，并探查hash表，去发现匹配的记录。
小表称为驱动表，大表称为探查表
当hash table能全部放到内存中，此种情况最好。如果内存中放不下hash table，优化器将hash table分区，超出内存范围的分区将被写到临时表空间中。
我们分两种情况讨论hash join的实现
hash table 全部在内存里
hash table是Oracle根据join key利用一个hash函数将小表分割成多个bucket。hash table建立完成后，Oracle去扫描大表，并且采用相同的hash算法，将读入的数据也分割成多个bucket。bucket与bucket之间进行join运算，返回结果。直到大表读完为止。
2. hash table 不能全部放到内存中
这种情况有点麻烦，当Oracle发现内存无法完全存放小表，Oracle在构造hash table时，将小表进行分区，每个分区中再构造bucket 。当内存写满时，Oracle将内存中最大的分区写到tempfile中。用这个方法，直到小表hash table构造完成。此时，hashtable一部分数据在内存，一部分数据在tempfile。
当Oracle去扫描大表时，如果扫描的行通过hash在内存中能找到结果，就匹配成功。如果不能命中，则采用与hash table相同的分区方式，先将数据写入tempfile中。当大表全部扫描完毕，hash table内存中的部分已全部匹配完。此时依次将tempfile中的分区加载到内存中。重新扫描大表临时存在tempfile中的相应分区加以匹配。直到数据全部处理完。
SQL> insert into big_emp select * from big_emp;
SQL> insert into big_emp select * from big_emp;#重复执行多次
SQL> /
458752 rows created.
SQL> create table dept_new as select * from dept;
Table created.
SQL> set autot traceonly
SQL> select * from big_emp a,dept_new b where a.deptno=b.deptno;
917504 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1925493178
-------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 917K| 54M| 1490 (2)| 00:00:18 |
|* 1 | HASH JOIN | | 917K| 54M| 1490 (2)| 00:00:18 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| DEPT_NEW | 4 | 120 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| BIG_EMP | 917K| 28M| 1482 (1)| 00:00:18 |
-------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("A"."DEPTNO"="B"."DEPTNO")
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
4 recursive calls
1 db block gets
66338 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
62512398 bytes sent via SQL*Net to client
673349 bytes received via SQL*Net from client
61168 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
917504 rows processed
Sort Merge Joins
排序合并连接与嵌套循环和散列连接都不同，排序合并连接没有驱动表的概念。简言之，排序合并将依次处理排序第一个输入集，排序第二个输入集，然后合并结果。排序合并通常不如散列高效，因为两个结果集都需要排序，而散列连接在数据输出前，只需处理一个结果集。排序合并通常在非等值连接中有效。即连接条件不是一个等式而是范围比较（<或者>=）. 或者是两个表的数据已经排好序啦。
我们看如下例子
SQL> set linesize 200 pagesize 200
SQL> set autot traceonly
SQL> select a.ename,b.ename,a.hiredate,b.hiredate
2 from emp a,emp b
3 where a.empno<>b.empno and a.hiredate<b.hiredate;
90 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3733349388
-----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 84 | 3024 | 8 (25)| 00:00:01 |
| 1 | MERGE JOIN | | 84 | 3024 | 8 (25)| 00:00:01 |
| 2 | SORT JOIN | | 14 | 252 | 4 (25)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 14 | 252 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | FILTER | | | | | |
|* 5 | SORT JOIN | | 14 | 252 | 4 (25)| 00:00:01 |
| 6 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 14 | 252 | 3 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - filter("A"."EMPNO"<>"B"."EMPNO")
5 - access("A"."HIREDATE"<"B"."HIREDATE")
filter("A"."HIREDATE"<"B"."HIREDATE")
Statistics
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
12 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
3500 bytes sent via SQL*Net to client
578 bytes received via SQL*Net from client
7 SQL*Net roundtrips to/from client
2 sorts (memory)
0 sorts (disk)
90 rows processed
再看一个等值连接的
SQL> select ename,dname from emp a,dept b where a.deptno=b.deptno;
14 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 844388907
----------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 14 | 308 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 1 | MERGE JOIN | | 14 | 308 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT | 4 | 52 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 3 | INDEX FULL SCAN | PK_DEPT | 4 | | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | SORT JOIN | | 14 | 126 | 4 (25)| 00:00:01 |
| 5 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 14 | 126 | 3 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("A"."DEPTNO"="B"."DEPTNO")
filter("A"."DEPTNO"="B"."DEPTNO")
Statistics
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
10 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
819 bytes sent via SQL*Net to client
523 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
14 rows processed