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：

1. 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）。

2. 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）

3. 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）

4. 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

1. 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 traceonlySQL> 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 200SQL> set autot traceonlySQL> 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"."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