浅谈Oracle中的三种Join方法

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浅谈Oracle中的三种Join方法
　　出处：http://database.iyunv.com/art/200905/122793.htm

　　
　　基本概念
　　Nested loop join：
　　Outer table中的每一行与inner table中的相应记录join，类似一个嵌套的循环。
　　Sort merge join：
　　将两个表排序，然后再进行join。
　　Hash join：
　　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，找出与之匹配的行。
　　一张小表被hash在内存中。因为数据量小，所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中，剩下的少量数据被放置在临时表空间中；
　　每读取大表的一条记录，就和小表中内存中的数据进行比较，如果符合，则立即输出数据（也就是说没有读取临时表空间中的小表的数据）。而如果大表的数据与小表中临时表空间的数据相符合，则不直接输出，而是也被存储临时表空间中。
　　当大表的所有数据都读取完毕，将临时表空间中的数据以其输出。如果小表的数据量足够小（小于hash area size），那所有数据就都在内存中了，可以避免对临时表空间的读写。
　　如果是并行环境下，前面中的第2步就变成如下了：每读取一条大表的记录，和内存中小表的数据比较，如果符合先做join，而不直接输出，直到整张大表数据读取完毕。如果内存足够，Join好的数据就保存在内存中。否则，就保存在临时表空间中。
　　适用范围
　　Nested loop join:
　　适用于outer table(有的地方叫Master table)的记录集比较少（<10000）而且inner table（有的地方叫Detail table）索引选择性较好的情况下（inner table要有index）。
　　inner table被outer table驱动，outer table返回的每一行都要在inner table中检索到与之匹配的行。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。
　　cost  = outer access cost + (inner access cost * outer cardinality)
　　Sort merge join：
　　用在数据没有索引但是已经排序的情况下。
　　通常情况下hash join的效果都比Sort merge join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Sort merge join的性能会优于hash join。可以使用USE_MERGE(table_name1 table_name2)来强制使用Sort merge join。
cost = (outer access cost * # of hash partitions) + inner access cost
　　Hash join：
　　适用于两个表的数据量差别很大。但需要注意的是：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I/O的代价，会降低效率，此时需要有较大的temporary segment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。如果使用散列连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。
　　也可以使用HASH_JOIN_ENABLED=FALSE（默认为TRUE）强制不使用hash join。
　　cost = (outer access cost * # of hash partitions) + inner access cost
　　效率比较
　　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磁盘I/O（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。
　　在绝大多数情况下，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；
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。