概述

在早期版本，Oracle提供的是nested-loop join，两表连接就相当于二重循环，假定两表分别有m行和n行

如果内循环是全表扫描，时间复杂度就是O(m*n)

如果内循环是索引扫描，时间复杂度就是O(m*㏒n)

而hash join的时间复杂度是O(m*n)

因此10g后，hash join成为缺省的连接方法

对于三种连接，我们都可以使用hint来强制让优化器走：use_hash,use_nl,use_merge

三大连接方法的大纲先列如下：

nested loop

从A表抽一条记录，遍历B表查找匹配记录，然后从a表抽下一条，遍历B表。。。

就是一个二重循环

hash join

将A表按连接键计算出一个hash表，然后从B表一条条抽取记录，计算hash值，根据hash到A表的hash来匹配符合条件的记录

sort merge join

将A，B表都排好序，然后做merge，符合条件的选出

Oracle优化器会自动选择以下三种方式的一种运行表连接，但在数据环境上配合强化选择合适的方式或强制使用某种方式是SQL优化的需要：

NESTED LOOP（嵌套循环连接）

对于被连接的数据子集较小的情况，nested loop连接是个较好的选择。nested loop就是扫描一个表，每读到一条记录，就根据索引去另一个表里面查找，没有索引一般就不会是 nested loops。

一般在nested loop中， 驱动表满足条件结果集不大，被驱动表的连接字段要有索引，这样就走nested loop。如果驱动表返回记录太多，就不适合nested loops了。如果连接字段没有索引，则适合走hash join，因为不需要索引。

可用ordered提示来改变优化器默认的驱动表，可用USE_NL(table_name1 table_name2)提示来强制使用nested loop。

HASH JOIN（散列连接）

Hash join是优化器做大数据集连接时的常用方式。优化器扫描小表（或数据源），利用连接键（也就是根据连接字段计算hash 值）在内存中建立hash表，然后扫描大表，每读到一条记录就来探测hash表一次，找出与hash表匹配的行。

当小表可以全部放入内存中，其成本接近全表扫描两个表的成本之和。如果表很大 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。临时段中的分区都需要换进内存做hash join。这时候成本接近于全表扫描小表+分区数*全表扫描大表的代价和。

至于两个表都进行分区，其好处是可以使用parallel query，就是多个进程同时对不同的分区进行join，然后再合并。但是复杂。

使用hash join时，HASH_AREA_SIZE初始化参数必须足够的大，如果是9i，Oracle建议使用SQL工作区自动管理，设置WORKAREA_SIZE_POLICY 为AUTO，然后调整PGA_AGGREGATE_TARGET即可。

以下条件下hash join可能有优势：

两个巨大的表之间的连接。

在一个巨大的表和一个小表之间的连接。

可用ordered提示来改变优化默认的驱动表，可用USE_HASH(table_name1 table_name2)提示来强制使用hash join。

SORT MERGE JOIN(排序合并连接)

Sort merge join的操作通常分三步：对连接的每个表做table access full；对table access full的结果进行排序；进行merge join对排序结果进行合并。sort merge join性能开销几乎都在前两步。一般是在没有索引的情况下，9i开始已经很少出现了，因为其排序成本高，大多为hash join替代了。

通常情况下hash join的效果都比sort merge join要好，然而如果行源已经被排过序，在执行sort merge join时不需要再排序了，这时sort merge join的性能会优于hash join。

在全表扫描比索引范围扫描再通过rowid进行表访问更可取的情况下，sort merge join会比nested loops性能更佳。

可用USE_MERGE(table_name1 table_name2)提示强制使用sort merge join。

总结：

Hash join用在两个表的数据量差别很大的时候.

sort merge join 用在没有索引，并且数据已经排序的情况.

Nested loop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.

后期会分享更多DBA内容，感兴趣的朋友可以关注下哦！