SQL 連結內部

SQL 連線是查詢資料庫的基礎，它允許使用者根據指定條件組合多個表中的資料。連接分為兩種主要類型：邏輯連接和物理連接。邏輯聯接代表組合表中資料的概念方式，而實體聯結是指這些聯結在資料庫系統（例如 RDS（關聯式資料庫服務）或其他 SQL 伺服器）中的實際實作。在今天的部落格文章中，我們將揭開 SQL 連接的神秘面紗。

讓我們跳進去吧！

邏輯連接

SQL 中有多種類型的邏輯連結。最常見的兩種是內連接和外連接。當我們需要從表中檢索資料時，我們會使用這些聯結。

實體連接

實體連結在 RDS 內部實作。使用者使用邏輯聯結編寫查詢，RDS 使用實體聯結來執行聯結操作。有不同類型的實體連接，例如
1. 巢狀循環連結
2. 哈希連接
3. Merge Join等

嵌套循環連接

這是一種連接類型，其中選擇記錄較少的較小表並循環訪問另一個表，直到找到匹配項。這種類型的聯結在 MySQL、Postgres 甚至 SQL 伺服器中都可用。但是，對於大型表來說，它不是一個可擴展的選項。主要用於連接運算子不使用相等的情況。

例如，地理空間查詢：在處理地理資料時，您可能想要尋找距離其他點一定距離內的點。這可能涉及比較每個點組合之間的距離，這可以透過嵌套循環連接來實現。

SELECT *
FROM cities
JOIN landmarks ON distance(cities.location, landmarks.location) < 100;

哈希連接

雜湊聯接是一種使用雜湊表執行聯結以尋找匹配記錄的方法。在記憶體中建立一個哈希表。如果資料量很大而沒有足夠的記憶體來儲存它，則將其寫入磁碟。哈希連接比嵌套循環連接更有效。在執行過程中，RDS 會建立記憶體中的哈希表，其中使用連接屬性作為鍵來儲存連接表中的行。執行後，伺服器開始從另一個表中讀取行，並從雜湊表中找到對應的行。當連接運算子使用相等時，通常會使用此方法。

假設您有一個「員工」表，其中包含 ID、姓名和部門 ID 等員工詳細信息，以及一個「部門」表，其中包含 ID 和名稱等部門詳細信息。您想要連接這些表格以取得每個員工所屬的部門

SELECT *
FROM Employee
JOIN Department ON Employee.department_id = Department.department_id;

在此範例中，連接條件基於列之間的相等性，使其適合雜湊連接。這種方法非常高效，尤其是在處理大型資料集時，因為它可以使用雜湊表快速匹配記錄。然而，與任何連接方法一樣，考慮資料集的大小和可用記憶體以確保最佳效能非常重要。

合併連接

Merge Join 是一種在 SQL 查詢執行中使用的方法，當連接條件使用相等運算子並且連接兩邊都很大時。該技術依賴於排序的資料輸入。如果連接列中使用的表達式存在索引，則可以利用它來有效地取得排序後的資料。但是，如果伺服器需要明確對資料進行排序，則分析索引並考慮最佳化它們以提高效能至關重要。

範例：
考慮一個場景，其中包含包含銷售交易的「銷售」表，包括銷售 ID、客戶 ID 和銷售金額，以及包含客戶 ID、姓名和位置等客戶詳細資訊的「客戶」表。

SELECT *
FROM Sales
JOIN Customers ON Sales.customer_id = Customers.customer_id;

在這種情況下，「Sales」和「Customers」表都很龐大，且連接條件依賴於「customer_id」列的相等性。為了實現高效率的合併聯接，兩個輸入表都需要依照聯接列（「customer_id」）排序。如果「customer_id」欄位上沒有現有索引，伺服器可能需要執行額外的排序操作，這可能會影響效能。

要最佳化合併聯接，建議在兩個表中的「customer_id」欄位上建立或修改索引。確保正確維護和最佳化這些索引可以顯著提高查詢效能，特別是對於經常涉及基於「customer_id」列的聯結的查詢。

透過有效利用索引並確保資料輸入排序，合併聯結可以有效地處理具有基於相等聯接條件的大型表之間的聯接，有助於增強查詢效能和整體系統效率。

Aspect	Nested Loop Join	Hash Join	Merge Join
Join Condition	Non-equality	Equality	Equality
Input Data Size	Small to Medium	Medium to Large	Large
Data Sorting	Not required	Not required	Required
Memory Usage	Low	Moderate to High	Moderate to High
Index Utilization	Not a primary concern	Beneficial	Relies on indexes
Performance(large datasets)	Slower	Efficient	Efficient
Scalability	Less scalable	Scalable	Scalable
Typical Use Cases	Small to medium-sized tables	Large tables with equality joins	Large tables with equality joins

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