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  本文討論一下join技術(shù)背后的機制。我們知道常用的表連接有如下幾種

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• 笛卡爾連接

• 內(nèi)連接

• 左外連接

• 右外連接

• 全連接

這些sql的寫法，想必大家都很清楚了，那么這些連接的數(shù)據(jù)訪問是如何實現(xiàn)的呢？

• nested loop

我們看如下查詢

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")

根據(jù)我們之前講的執(zhí)行計劃解讀，本查詢是這樣實現(xiàn)的：

1. 全表掃描emp表（非阻塞掃描，并不是將數(shù)據(jù)全部取出，才執(zhí)行下一步）。

2. 將emp中的數(shù)據(jù)逐條取出，通過索引PK_DEPT查詢出索引中的rowid，結(jié)果集變成（ename，rowid）

3. 將2生成的結(jié)果集逐條取出，通過rowid去訪問dept表，結(jié)果集變成（ename，dname）

4. 將結(jié)果集返回。

這種以循環(huán)的方式取出數(shù)據(jù)的join實現(xiàn)方式就叫嵌套循環(huán)。

此計劃可以用如下邏輯偽代碼實現(xiàn)

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

我們把emp表稱之為驅(qū)動表（注驅(qū)動表與from子句的表順序無關(guān)，主要看執(zhí)行計劃）。

此種連接方式，適用于驅(qū)動表返回數(shù)據(jù)比較少，并且被驅(qū)動表dept上deptno列有索引。如果查詢返回n行，那么dept表將被掃描n次。此連接擅長于從結(jié)果集中迅速取出第一行。

• Hash Join

  Hash Join適合處理大型結(jié)果集，優(yōu)化器選擇兩個表或者源數(shù)據(jù)中比較小的，使用join key在內(nèi)存中建立一個hash table。然后掃描大表，并探查hash表，去發(fā)現(xiàn)匹配的記錄。
  小表稱為驅(qū)動表，大表稱為探查表

當hash table能全部放到內(nèi)存中，此種情況最好。如果內(nèi)存中放不下hash table，優(yōu)化器將hash table分區(qū)，超出內(nèi)存范圍的分區(qū)將被寫到臨時表空間中。

我們分兩種情況討論hash join的實現(xiàn)

1. hash table 全部在內(nèi)存里

  hash table是Oracle根據(jù)join key利用一個hash函數(shù)將小表分割成多個bucket。hash table建立完成后，Oracle去掃描大表，并且采用相同的hash算法，將讀入的數(shù)據(jù)也分割成多個bucket。bucket與bucket之間進行join運算，返回結(jié)果。直到大表讀完為止。

2. hash table 不能全部放到內(nèi)存中

  這種情況有點麻煩，當Oracle發(fā)現(xiàn)內(nèi)存無法完全存放小表，Oracle在構(gòu)造hash table時，將小表進行分區(qū)，每個分區(qū)中再構(gòu)造bucket 。當內(nèi)存寫滿時，Oracle將內(nèi)存中最大的分區(qū)寫到tempfile中。用這個方法，直到小表hash table構(gòu)造完成。此時，hashtable一部分數(shù)據(jù)在內(nèi)存，一部分數(shù)據(jù)在tempfile。

  當Oracle去掃描大表時，如果掃描的行通過hash在內(nèi)存中能找到結(jié)果，就匹配成功。如果不能命中，則采用與hash table相同的分區(qū)方式，先將數(shù)據(jù)寫入tempfile中。當大表全部掃描完畢，hash table內(nèi)存中的部分已全部匹配完。此時依次將tempfile中的分區(qū)加載到內(nèi)存中。重新掃描大表臨時存在tempfile中的相應分區(qū)加以匹配。直到數(shù)據(jù)全部處理完。

SQL> insert into big_emp select * from big_emp;
SQL> insert into big_emp select * from big_emp;#重復執(zhí)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

   排序合并連接與嵌套循環(huán)和散列連接都不同，排序合并連接沒有驅(qū)動表的概念。簡言之，排序合并將依次處理排序第一個輸入集，排序第二個輸入集，然后合并結(jié)果。排序合并通常不如散列高效，因為兩個結(jié)果集都需要排序，而散列連接在數(shù)據(jù)輸出前，只需處理一個結(jié)果集。排序合并通常在非等值連接中有效。即連接條件不是一個等式而是范圍比較（<或者>=）. 或者是兩個表的數(shù)據(jù)已經(jīng)排好序啦。

我們看如下例子

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"."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

再看一個等值連接的

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

 

網(wǎng)站欄目：Oracle學習之性能優(yōu)化（七）join的實現(xiàn)方式
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