Oracle执行计划中的连接方式nested loops join、sort merge joinn、hash join
Oracle执行计划中的连接方式nested loops join、sort merge joinn、hash join
关键字:nested loops join、sort merge joinn、hash join
嵌套循环(Nested Loops (NL))
假如有A、B两张表进行嵌套循环连接,那么Oracle会首先从A表中提取一条记录,然后去B表中查找相应的匹配记录,如果有的话,就把该条记录的信息推到等待返回的结果集中,然后再去从A表中提取第二条记录,去在B表中找第二条匹配的记录,如果符合就推到返回的结果集中,依次类推,直到A表中的数据全部被处理完成,将结果集返回,就完成了嵌套循环连接的操作。
(散列)哈希连接(Hash Join (HJ))
假如有A、B两张表进行哈希连接,那么ORACLE会首先将B表在内存中建立一棵以散列表形式存在的查询二叉树C,然后开始读取A表的第一条记录,,从C中去找匹配的记录,如果有,则推到结果集中。再提取A中的第二条记录,如果有,则推到结果集中,以此类推,直到A中没有记录,返回结果集。
(归并)排序合并连接(Sort Merge Join (SMJ) )
假如有A、B两张表进行排序合并连接,ORACLE会首先将A表进行排序,形成一张临时的“表”C,然后将B进行排序,形成一张临时的“表”D,然后将C与D进行合并操作,返回结果集。
如果从预获取的数据量的角度而言,如果B表参与计算的数据量比较小的话,则嵌套循环连接的效率就是比较高的,因为可以很少的IO就可以获取到最终的结果集。但是如果数据量比较大的话,hash join和sort merge join是比较有优势的。
如果从索引的角度而言,索引可以提高nested loops的效率,因为从B表获取数据进行操作,就类似于从单表中查询数据一样,table access full和by index的效率肯定是不一样的,但是这个也取决于B的参与计算的数据量,如果B表的数据都在可以被一次抓取的数据块的大小之内的话,那么索引未必会被使用到。
如果从内存的角度上,同样的数据量nested loops的内存占用应该是最小的,sort merge 应该是最大的,而hash join内存消耗在中间。只是一种感官的直觉,具体没有测试过,因为sort merge 需要创建两个排序表,而hash join则需要对B表创建一棵查询树。
怎么从hash的角度上来看呢?估计三种表都有hash的使用,使用hash更多的是为了提高查询的效率,比如8=power(2,3),如果使用hash,可能需要创建一棵hash树,就增大了空间的消耗,如果table access full的话,需要最少扫描1次,最多扫描8次。如果使用hash,则最少1次,最多3次,就可以了,使用空间获取时间上的优势。在这个里面,至少感觉到使用到hash的有nested loops中的索引和hash join。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Artikel ini meneroka mengoptimumkan penggunaan memori MySQL di Docker. Ia membincangkan teknik pemantauan (statistik Docker, skema prestasi, alat luaran) dan strategi konfigurasi. Ini termasuk had memori docker, swapping, dan cgroups, bersama -sama

Artikel ini menangani ralat "tidak dapat membuka perpustakaan kongsi" MySQL. Isu ini berpunca daripada ketidakupayaan MySQL untuk mencari perpustakaan bersama yang diperlukan (.so/.dll fail). Penyelesaian melibatkan mengesahkan pemasangan perpustakaan melalui pakej sistem m

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel ini membandingkan memasang MySQL pada Linux secara langsung berbanding menggunakan bekas podman, dengan/tanpa phpmyadmin. Ia memperincikan langkah pemasangan untuk setiap kaedah, menekankan kelebihan Podman secara berasingan, mudah alih, dan kebolehulangan, tetapi juga

Artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang SQLite, pangkalan data relasi tanpa server tanpa mandiri. Ia memperincikan kelebihan SQLITE (kesederhanaan, mudah alih, kemudahan penggunaan) dan kekurangan (batasan konkurensi, cabaran skalabiliti). C

Panduan ini menunjukkan pemasangan dan menguruskan pelbagai versi MySQL pada macOS menggunakan homebrew. Ia menekankan menggunakan homebrew untuk mengasingkan pemasangan, mencegah konflik. Pemasangan Butiran Artikel, Permulaan/Perhentian Perkhidmatan, dan PRA Terbaik

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]
