哈希连接(hash join) 原理
这三类表连接方式是Oracle最基本的连接方式:嵌套循环连接(nested loops join)原理 排序合并连接(sort merge join)的原理 哈希连
这三类表连接方式是Oracle最基本的连接方式:
嵌套循环连接(nested loops join)原理
排序合并连接(sort merge join)的原理
哈希连接(hashjoin)
访问次数:驱动表和被驱动表都只会访问0次或1次。
驱动表是否有顺序:有。
是否要排序:否。
应用场景: 1. 一个大表,一个小表的关联;
2. 表上没有索引;
3. 返回结果集比较大。
原理我们说的简单一点,先把驱动表的关联字段hash到PGA中(当然rowid也在PGA中),然后扫描被驱动表,,取第一条数据,将关联的字段hash 一下探测PGA中的小表,如果匹配则关联,再取第二条........。
下面我们来做个试验:
SQL> create table test1 as select * from dba_objects where rownum SQL> create table test2 as select * from dba_objects where rownum SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'test1');
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'test2');
SQL> alter session set statistics_level=all;
SQL> select /*+leading(t1) use_hash(t2)*/count(*)
from test1 t1, test2 t2
where t1.object_id = t2.object_id;
COUNT(*)
----------
100
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID 3f2mts0kt82u2, child number 0
-------------------------------------
select /*+leading(t1) use_hash(t2)*/count(*) from test1 t1, test2 t2 where t1.object_id = t2.object_id
Plan hash value: 2544416891
----解释一下:
Starts为该sql执行的次数。
E-Rows为执行计划预计的行数。
A-Rows为实际返回的行数。A-Rows跟E-Rows做比较,就可以确定哪一步执行计划出了问题。
A-Time为每一步实际执行的时间(HH:MM:SS.FF),根据这一行可以知道该sql耗时在了哪个地方。
Buffers为每一步实际执行的逻辑读或一致性读。
Reads为物理读。
OMem、1Mem为执行所需的内存评估值,0Mem为最优执行模式所需内存的评估值,1Mem为one-pass模式所需内存的评估值。
0/1/M 为最优/one-pass/multipass执行的次数。
Used-Mem耗的内存
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | OMem | 1Mem | Used-Mem |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:00.01 | 19 | | | |
|* 2 | HASH JOIN | | 1 | 100 | 100 |00:00:00.01 | 19 | 1066K| 1066K| 1162K (0)|
| 3 | TABLE ACCESS FULL| TEST1 | 1| 100 | 100 |00:00:00.01 | 4 | | | |
| 4 | TABLE ACCESS FULL| TEST2 | 1 | 1000 | 1000 |00:00:00.01 | 15 | | | |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("T1"."OBJECT_ID"="T2"."OBJECT_ID")
SQL> select /*+leading(t1) use_hash (t2)*/count(*)
from test1 t1, test2 t2
where t1.object_id = t2.object_id
and t1.object_id = 99999;
COUNT(*)
----------
0
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容:

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

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

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]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.
