快速了解Oracle哈希連接
在向大家詳細(xì)介紹Oracle哈希連接之前，首先讓大家了解下Oracle讀取row source，然后全面介紹Oracle哈希連接，希望對大家有用。在NESTED LOOPS連接中，Oracle讀取row source1中的每一行，然后在row sourc2中檢查是否有匹配的行，所有被匹配的行都被放到結(jié)果集中，然后處理row source1中的下一行。
這個過程一直繼續(xù)，直到row source1中的所有行都被處理。這是從連接操作中可以得到第一個匹配行的最快的方法之一，這種類型的連接可以用在需要快速響應(yīng)的語句中，以響應(yīng)速度為主要目標(biāo)。
如果driving row source(外部表)比較小，并且在inner row source(內(nèi)部表)上有唯一索引，或有高選擇性非唯一索引時，使用這種方法可以得到較好的效率。NESTED LOOPS有其它連接方法沒有的的一個優(yōu)點是：可以先返回已經(jīng)連接的行，而不必等待所有的連接操作處理完才返回數(shù)據(jù)，這可以實現(xiàn)快速的響應(yīng)時間。
如果不使用并行操作，最好的驅(qū)動表是那些應(yīng)用了where 限制條件后，可以返回較少行數(shù)據(jù)的的表，所以大表也可能稱為驅(qū)動表，關(guān)鍵看限制條件。對于并行查詢，我們經(jīng)常選擇大表作為驅(qū)動表，因為大表可以充分利用并行功能。當(dāng)然，有時對查詢使用并行操作并不一定會比查詢不使用并行操作效率高，因為最后可能每個表只有很少的行符合限制條件，而且還要看你的硬件配置是否可以支持并行(如是否有多個CPU，多個硬盤控制器)，所以要具體問題具體對待。
NL連接的例子：
- 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]
Oracle哈希連接(Hash Join, HJ)
這種連接是在oracle 7.3以后引入的，從理論上來說比NL與SMJ更高效，而且只用在CBO優(yōu)化器中。
較小的row source被用來構(gòu)建hash table與bitmap，第2個row source被用來被hansed，并與第一個row source生成的hash table進(jìn)行匹配，以便進(jìn)行進(jìn)一步的連接。Bitmap被用來作為一種比較快的查找方法，來檢查在hash table中是否有匹配的行。特別的，當(dāng)hash table比較大而不能全部容納在內(nèi)存中時，這種查找方法更為有用。這種連接方法也有NL連接中所謂的驅(qū)動表的概念，被構(gòu)建為hash table與bitmap的表為驅(qū)動表，當(dāng)被構(gòu)建的hash table與bitmap能被容納在內(nèi)存中時，這種連接方式的效率極高。
HASH連接的例子：
- SQL> explain plan for
- select /*+ use_hash(emp) */ empno
- from emp, dept
- where emp.deptno = dept.deptno;
- Query Plan
- SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=3
- HASH JOIN
- TABLE ACCESS FULL DEPT
- TABLE ACCESS FULL EMP
要使Oracle哈希連接有效，需要設(shè)置HASH_JOIN_ENABLED=TRUE，缺省情況下該參數(shù)為TRUE，另外，不要忘了還要設(shè)置 hash_area_size參數(shù)，以使Oracle哈希連接高效運行，因為Oracle哈希連接會在該參數(shù)指定大小的內(nèi)存中運行，過小的參數(shù)會使Oracle哈希連接的性能比其他連接方式還要低。
總結(jié)一下，在哪種情況下用哪種連接方法比較好：
排序 - - 合并連接(Sort Merge Join, SMJ)：
a) 對于非等值連接，這種連接方式的效率是比較高的。
b) 如果在關(guān)聯(lián)的列上都有索引，效果更好。
c) 對于將2個較大的row source做連接，該連接方法比NL連接要好一些。
d) 但是如果sort merge返回的row source過大，則又會導(dǎo)致使用過多的rowid在表中查詢數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)庫性能下降，因為過多的I/O。
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