Join是一种试图将两个表结合在一起的谓词,一次只能连接2个表,表连接也可以被称为表关联。在后面的叙述中,我们将会使用”row source”来代替”表”,因为使用row source更严谨一些,并且将参与连接的2个row source分别称为row source1和row source 2。Join过程的各个步骤经常是串行操作,即使相关的row source可以被并行访问,即可以并行的读取做join连接的两个row source的数据,但是在将表中符合限制条件的数据读入到内存形成row source后,join的其它步骤一般是串行的。有多种方法可以将2个表连接起来,当然每种方法都有自己的优缺点,每种连接类型只有在特定的条件下才会发挥出其最大优势。
row source(表)之间的连接顺序对于生成
iis7站长之家的效率有非常大的影响。通过首先存取特定的表,即将该表作为驱动表,这样可以先应用某些限制条件,从而得到一个较小的row source,使连接的效率较高,这也就是我们常说的要先执行限制条件的原因。一般是在将表读入内存时,应用where子句中对该表的限制条件。
根据2个row source的连接条件的中操作符的不同,可以将连接分为等值连接(如WHERE A.COL3 = B.COL4)、非等值连接(WHERE A.COL3 > B.COL4)、外连接(WHERE A.COL3 = B.COL4(+))。上面的各个连接的连接原理都基本一样,所以为了简单起见,下面以等值连接为例进行介绍。
在后面的介绍中,都以:
SELECT A.COL1, B.COL2
FROM A, B
WHERE A.COL3 = B.COL4;
为例进行说明,假设A表为Row Soruce1,则其对应的连接操作关联列为COL 3;B表为Row Soruce2,则其对应的连接操作关联列为COL 4;
连接类型:目前为止,无论连接操作符如何,典型的连接类型共有3种:
排序合并连接(Sort Merge Join (SMJ) )
嵌套循环(Nested Loops (NL) )
哈希连接(Hash Join)
排序合并连接(Sort Merge Join, SMJ)
内部连接过程:
1) 首先生成row source1需要的数据,然后对这些数据按照连接操作关联列(如A.col3)进行排序。
2) 随后生成row source2需要的数据,然后对这些数据按照与sort source1对应的连接操作关联列(如B.col4)进行排序。
3) 最后两边已排序的行被放在一起执行合并操作,即将2个row source按照连接条件连接起来
下面是连接步骤的图形表示:
MERGE
/
SORTSORT
||
Row Source 1Row Source 2
如果row source已经在连接关联列上被排序,则该连接操作就不需要再进行sort操作,这样可以大大提高这种连接操作的连接速度,因为排序是个极其费资源的操作,特别是对于较大的表。预先排序的row source包括已经被索引的列(如a.col3或b.col4上有索引)或row source已经在前面的步骤中被排序了。尽管合并两个row source的过程是串行的,但是可以并行访问这两个row source(如并行读入数据,并行排序).
SMJ连接的例子:
SQL> explain plan for
select /*+ ordered */ e.deptno, d.deptno
from emp e, dept d
where e.deptno = d.deptno
order by e.deptno, d.deptno;
Query Plan
-------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=17
MERGE JOIN
SORT JOIN
TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
SORT JOIN
TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
排序是一个费时、费资源的操作,特别对于大表。基于这个原因,SMJ经常不是一个特别有效的连接方法,但是如果2个row source都已经预先排序,则这种连接方法的效率也是蛮高的。
嵌套循环(Nested Loops, NL)
这个连接方法有驱动表(外部表)的概念。其实,该连接过程就是一个2层嵌套循环,所以外层循环的次数越少越好,这也就是我们为什么将小表或返回较小row source的表作为驱动表(用于外层循环)的理论依据。但是这个理论只是一般指导原则,因为遵循这个理论并不能总保证使语句产生的I/O次数最少。有时不遵守这个理论依据,反而会获得更好的效率。如果使用这种方法,决定使用哪个表作为驱动表很重要。有时如果驱动表选择不正确,将会导致语句的性能很差、很差。
内部连接过程:
Row source1的Row 1 ---------------- Probe ->Row source 2
Row source1的Row 2 ---------------- Probe ->Row source 2
Row source1的Row 3 ---------------- Probe ->Row source 2
…….
Row source1的Row n ---------------- Probe ->Row source 2
从内部连接过程来看,需要用row source1中的每一行,去匹配row source2中的所有行,所以此时保持row source1尽可能的小与高效的访问row source2(一般通过索引实现)是影响这个连接效率的关键问题。这只是理论指导原则,目的是使整个连接操作产生最少的物理I/O次数,而且如果遵守这个原则,一般也会使总的物理I/O数最少。但是如果不遵从这个指导原则,反而能用更少的物理I/O实现连接操作,那尽管违反指导原则吧!因为最少的物理I/O次数才是我们应该遵从的真正的指导原则,在后面的具体案例分析中就给出这样的例子。
在上面的连接过程中,我们称Row source1为驱动表或外部表。Row Source2被称为被探查表或内部表。
在NESTED LOOPS连接中,Oracle读取row source1中的每一行,然后在row sourc2中检查是否有匹配的行,所有被匹配的行都被放到结果集中,然后处理row source1中的下一行。这个过程一直继续,直到row source1中的所有行都被处理。这是从连接操作中可以得到第一个匹配行的最快的方法之一,这种类型的连接可以用在需要快速响应的语句中,以响应速度为主要目标。
如果driving row source(外部表)比较小,并且在inner row source(内部表)上有唯一索引,或有高选择性非唯一索引时,使用这种方法可以得到较好的效率。NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是:可以先返回已经连接的行,而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据,这可以实现快速的响应时间。
如果不使用并行操作,最好的驱动表是那些应用了where 限制条件后,可以返回较少行数据的的表,所以大表也可能称为驱动表,关键看限制条件。对于并行查询,我们经常选择大表作为驱动表,因为大表可以充分利用并行功能。当然,有时对查询使用并行操作并不一定会比查询不使用并行操作效率高,因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件,而且还要看你的硬件配置是否可以支持并行(如是否有多个CPU,多个硬盘控制器),所以要具体问题具体对待。
NL连接的例子:
SQL> explain plan for
select a.dname,b.sql
from dept a,emp b
where a.deptno = b.deptno;
Query Plan
-------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
NESTED LOOPS
TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
哈希连接(Hash Join, HJ)
这种连接是在oracle 7.3以后引入的,从理论上来说比NL与SMJ更高效,而且只用在CBO优化器中。
当前位置: 数据库>oracle
Oracle 表连接方式介绍(SML + NL + HJ)
来源: 互联网 发布时间:2017-04-20
本文导语: Join是一种试图将两个表结合在一起的谓词,一次只能连接2个表,表连接也可以被称为表关联。在后面的叙述中,我们将会使用”row source”来代替”表”,因为使用row source更严谨一些,并且将参与连接的2个row source分别称为...