Nested Loops，Hash Join , Sort Merge Join

在多表联合查询的时候，如果我们查看它的执行计划，就会发现里面有多表之间的连接方式。多表之间的连接有三种方式：Nested Loops，Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于

当前的优化器模式（ALL_ROWS 和 RULE）
取决于表大小
取决于连接列是否有索引
取决于连接列是否排序

下面来介绍三种不同连接工作方式的不同：

实验sql

假如有10000个城市，对应于10个国家（此例子仅仅可以解释join工作的过程）

更换优化器，添加索引，会影响下面的执行计划。

drop table country;
CREATE TABLE country (
country_id SMALLINT NOT NULL,
country_name VARCHAR(50) NOT NULL
);

drop table city;
CREATE TABLE city (
city_id VARCHAR(50) NOT NULL,
city_name VARCHAR(50) NOT NULL,
country_id SMALLINT NOT NULL
);

begin
for i in 1 .. 10 loop
insert into country values(i,‘country‘||i);
end loop;
commit;
end;

begin
for i in 1 .. 10000 loop
insert into city values(i,‘city‘||i,ceil(i/1000));
end loop;
commit;
end;

一．HASH JOIN:散列连接

Hash join散列连接是CBO 做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小的表（通常是小一点的那个表或数据源）利用连接键（JOIN KEY）在内存中建立散列表，将列数据存储到hash列表中，然后扫描较大的表，同样对JOIN KEY进行HASH后探测散列表，找出与散列表匹配的行。需要注意的是：如果HASH表太大，无法一次构造在内存中，则分成若干个partition，写入磁盘的temporary segment，则会多一个写的代价，会降低效率。

这种方式适用于较小的表完全可以放于内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和。但是在表很大的情况下并不能完全放入内存，这时优化器会将它分割成若干不同的分区，不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段，此时要有较大的临时段从而尽量提高I/O 的性能。

可以用USE_HASH(table_name1 table_name2)提示来强制使用散列连接。

使用情况：

Hash join在两个表的数据量差别很大的时候.

二．SORT MERGE JOIN:排序合并连接

Merge Join 是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配。

因为merge join需要做更多的排序，所以消耗的资源更多。通常来讲，能够使用merge join的地方，hash join都可以发挥更好的性能,即散列连接的效果都比排序合并连接要好。然而如果行源已经被排过序，在执行排序合并连接时不需要再排序了，这时排序合并连接的性能会优于散列连接。

可以使用USE_MERGE(table_name1 table_name2)来强制使用排序合并连接.

适用情况：

1.RBO模式

2.不等价关联(>,<,>=,<=,<>)

3.HASH_JOIN_ENABLED=false

4. 用在没有索引，并且数据已经排序的情况.

三．NESTED LOOP:嵌套循环连接

Nested loops 工作方式是循环从一张表中读取数据(驱动表outer table)，然后访问另一张表（被查找表 inner table,通常有索引）。驱动表中的每一行与inner表中的相应记录JOIN。类似一个嵌套的循环。

对于被连接的数据子集较小的情况，嵌套循环连接是个较好的选择。在嵌套循环中，内表被外表驱动，外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行，因此整个查询返回的结果集不能太大（大于1 万不适合），要把返回子集较小表的作为外表（CBO 默认外表是驱动表），而且在内表的连接字段上一定要有索引。当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO默认的驱动表。

使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是强制CBO 执行嵌套循环连接。

适用情况：

适用于驱动表的记录集比较小（<10000）而且inner表需要有有效的访问方法（Index），并且索引选择性较好的时候.

JOIN的顺序很重要，驱动表的记录集一定要小，返回结果集的响应时间是最快的。