将“相关值”导致的Nested Loop优化成Hash Join

原文地址：http://www.itpub.net/thread-1376537-1-2.html

      “相关值”是我剽窃的一个词，与之相反的是“不相关值”，我借用来描述以下这种情况：在SQL中有两个表A和B要join，join条件是A.name=B.first_name，判定符“=”左右两边的值是“不相关”的，而substr(A.name,1,length(B.first_name))=B.first_name，判定符“=”左右两边的值是“相关”的，因为要通过“=”右边的值才能求出左边的值（相反亦然）。

      由于这种“相关值”的情况，A、B表join的算法注定只能走Nested Loop了，因为每一个不同的驱动值（驱动表中的值，也就是B表中的值）将改变A表负责join的值，执行计划如下：

1 select a.*,b.object_name from TEST_OBJECT a, TEST_OBJ1 b
2 where substr(a.object_name,1,length(b.object_name))=b.object_name;

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05 ---------------------------------------------------------------------
06 | Id  | Operation            |  Name        | Rows  | Bytes | Cost  |
07 ---------------------------------------------------------------------
08 |   0 | SELECT STATEMENT     |              |       |       |       |
09 |   1 |  NESTED LOOPS        |              |       |       |       |
10 |   2 |   TABLE ACCESS FULL  | TEST_OBJ1    |       |       |       |
11 |*  3 |   TABLE ACCESS FULL  | TEST_OBJECT  |       |       |       |
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14 Predicate Information (identified by operation id):
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17    3 - filter("B"."OBJECT_NAME"=SUBSTR("A"."OBJECT_NAME",1,LENGTH("B"."OBJ
18               ECT_NAME")))
19
20 统计信息
21 ----------------------------------------------------------
22           1  recursive calls
23           0  db block gets
24     9262734  consistent gets

      这里展开一下，Nested Loop这个算法复杂度是 O(B*A) （B表示驱动表的记录数，A表示内部表），如果A、B都很大，那就杯具了，关于Nested Loop驱动表的选取就不展开了。

      网友anlinew提供了一种非常精妙的，决的优化方法，将语句改写成：

1 select a.*,b.object_name from TEST_OBJECT a, TEST_OBJ1 b
2 where substr(a.object_name,1,length(b.object_name))=b.object_name
3 and substr(a.object_name,1,4)=substr(b.object_name,1,4)
4 and length(b.object_name)>3
5 union all
6 select a.*,b.object_name from TEST_OBJECT a, TEST_OBJ1 b
7 where substr(a.object_name,1,length(b.object_name))=b.object_name
8 and length(b.object_name)<4;

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05 -----------------------------------------------------------------------------------
06 | Id  | Operation           | Name        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
07 -----------------------------------------------------------------------------------
08 |   0 | SELECT STATEMENT    |             |  3468 |   365K| 90997 (100)| 00:18:12 |
09 |   1 |  UNION-ALL          |             |       |       |            |          |
10 |*  2 |   HASH JOIN         |             |    34 |  3672 |   176   (2)| 00:00:03 |
11 |*  3 |    TABLE ACCESS FULL| TEST_OBJ1   |   659 | 12521 |    35   (0)| 00:00:01 |
12 |   4 |    TABLE ACCESS FULL| TEST_OBJECT | 52544 |  4566K|   139   (1)| 00:00:02 |
13 |   5 |   NESTED LOOPS      |             |  3434 |   362K| 90821   (1)| 00:18:10 |
14 |*  6 |    TABLE ACCESS FULL| TEST_OBJ1   |   659 | 12521 |    35   (0)| 00:00:01 |
15 |*  7 |    TABLE ACCESS FULL| TEST_OBJECT |     5 |   445 |   138   (1)| 00:00:02 |
16 -----------------------------------------------------------------------------------
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18 Predicate Information (identified by operation id):
19 ---------------------------------------------------
20
21    2 - access(SUBSTR("A"."OBJECT_NAME",1,4)=SUBSTR("B"."OBJECT_NAME",1,4))
22        filter("B"."OBJECT_NAME"=SUBSTR("A"."OBJECT_NAME",1,LENGTH("B"."OBJE
23               CT_NAME")))
24    3 - filter(LENGTH("B"."OBJECT_NAME")>3)
25    6 - filter(LENGTH("B"."OBJECT_NAME")<4)
26    7 - filter("B"."OBJECT_NAME"=SUBSTR("A"."OBJECT_NAME",1,LENGTH("B"."OBJE
27               CT_NAME")))
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29 统计信息
30 ----------------------------------------------------------
31           1  recursive calls
32           0  db block gets
33       33946  consistent gets

      执行计划虽然变复杂了，但是耗时大幅减少，consistent gets也大幅降低，作出巨大贡献的是Hash Join的引入。

      这里再展开一下，Hash Join的复杂度是O(A+B)，简单来说就是对A、B表各扫描一次，如果A、B都比较大的情况来看，无疑Hash Join要比Nested Loop 优越很多。

      扯远了，回到anlinew的具体方法上吧，导致Hash Join出现的关键因素是一个谓词的引入：

1 and substr(a.object_name,1,4)=substr(b.object_name,1,4)

      套用我剽窃的那个词来说，这是“不相关值”的对比！

      anlinew的核心思想是将数据“分片”，该例子中分片的依据是多少位首字母（这里是4），其中“大头”由Hash Join处理，而“小头”走Nested Loop，这种“抓大放小”的做法直接就从复杂度上进行了优化。

      这种“分片”的思想非常值得借鉴，将“相关值”判断转化成“不相关值”的判断也是处理问题的一种有效手法。