导读：数据库性能优化最主要的就是SQL优化，SQL优化的关键离不开三点：表的连接方式、访问路径和执行顺序，本文重点介绍几种常见的连接方式。

多表关联查询，查询优化器的执行步骤具体如下。

1）访问路径：查询语句中涉及多个对象，可以基于成本确定每一个对象数据的检索方式，是选择全表扫描还是索引访问等。

2）连接方式：结果集之间的关联方式，主要包括嵌套循环、哈希连接、排序合并连接等。优化器对结果集之间连接方式的判断尤为重要，因为判断结果将会直接影响SQL的执行效率。

3）关联顺序：当关联对象超过2个时，首先选取两个对象关联得到的结果集，再与第三个结果集相关联。

下面我们重点介绍几种常见的连接方式。

01

嵌套循环连接

图1所示的是嵌套循环连接示意图。

图1 嵌套循环连接示意图

嵌套循环查询流程具体如下。

1）两表关联，优化器首先会确定驱动表，也称外部表（outer table），另一张则是被驱动的表，也称为内部表（inner table）。一般情况下，优化器会把数据量小的定义为驱动表，执行计划中，驱动表在上，被驱动表在下。

2）驱动表确认之后，会从其中提取一行有效数据，在被驱动表（内部表）中查找和匹配有效数据并提取。

3）将数据返回给客户端。

从以上步骤中我们可以看出，驱动表返回的行数直接影响了被驱动表的访问次数，比如，驱动表根据筛选条件最终返回了10行有效数据，每返回一条就会传值给被驱动表进行匹配，驱动表一共需要循环访问10次。示例代码如下：

SQL> SELECT /*+ USE_NL(e d) */ e.first_name, e.last_name, e.salary, d.department_nameFROM hr.employees e, hr.departments dWHERE d.department_name IN ('Marketing', 'Sales')AND e.department_id = d.department_id;SQL>  select * from table(dbms_xplan.DISPLAY_CURSOR(null, null, 'ALLSTATS LAST'));SQL_ID  3nsqhdh150bx5, child number 0-------------------------------------SELECT /*+ USE_NL(e d) */ e.first_name, e.last_name, e.salary,d.department_name   FROM hr.employees e, hr.departments d  WHEREd.department_name IN ('Marketing', 'Sales')    AND e.department_id =d.department_idPlan hash value: 2968905875-------------------------------------------------------------------------------------| Id  | Operation          |Name       |Starts|E-Rows|A-Rows |   A-Time   | Buffers |-------------------------------------------------------------------------------------|   0 | SELECT STATEMENT   |           |    1 |      |    36 |00:00:00.01 |      23 ||   1 |  NESTED LOOPS      |           |    1 |  19  |    36 |00:00:00.01 |      23 ||*  2 |   TABLE ACCESS FULL|DEPARTMENTS|    1 |  2   |     2 |00:00:00.01 |      8 ||*  3 |   TABLE ACCESS FULL|EMPLOYEES  |    2 |  10  |    36 |00:00:00.01 |     15 |-------------------------------------------------------------------------------------

从上述示例代码中我们可以看出，DEPARTMENTS为驱动表，Starts为1，说明只访问1次，返回2行有效数据（A-Rows为实际返回的行数），EMPLOYEES为被驱动表，Starts为2，说明访问2次。

学过C++编程的同学应该记得，C++中的嵌套循环与下面的循环有些类似：

#include <stdio.h>int main (){int i, j;for(i=1; i<100; i++) {for(j=1; j <= 100; j++)if(!(i%j)) break;if(j > (i/j)) printf("%d \n", i);}return 0;}

j的循环次数取决于i的取值范围，我们可以将i看作驱动表，j看作被驱动表。

嵌套循环连接性能主要受限于以下几点。

• 驱动表的返回行数。

• 被驱动表的访问方式：如果被驱动表的连接列基数小且选择性差，会导致全表扫描的访问方式，其效率变得非常低，所以我们建议连接列存在索引，且基数大选择性高。

• 驱动表筛选后将返回少量数据。

• 被驱动表关联字段需要有索引（连接列基数较大或选择性较高）。

• 两表关联后将返回少量数据。

• 适合于OLTP系统。

Tips

如果优化器选择了错误的连接方式，那么我们可以使用提示（hint）强制执行使用嵌套循环的连接方式：“/*+ USE_NL(TABLE1,TABLE2)  LEADING(TABLE1) */”，其中TABLE1和TABLE2为关联表的别名，LEADING（TABLE1）用于将TABLE1指定为驱动表。

02

哈希连接

图2所示的是哈希连接示意图。

图2　哈希连接示意图

嵌套循环连接适用于两表关联后将返回少量数据的情况，那么返回大量数据时该采用哪种连接方式呢？答案是采用哈希连接。

哈希连接的查询流程具体如下。

1）两表等值关联。

2）优化器将数据量小的表作为驱动表，在PGA的SQL 工作区域（work areas）中，将驱动表的连接列构建成一张哈希表。

3）读取大表，对连接列进行哈希运算（检查哈希表，以查找连接的行）。

4）将数据返回给客户端。

从以上步骤中我们可以看出，通过哈希值进行匹配的方式，更适用于两表等值关联。示例代码如下：

SQL> SELECT /*+ USE_HASH(o l) */o.customer_id, l.unit_price * l.quantity2    FROM oe.orders o, oe.order_items l3   WHERE l.order_id = o.order_id;SQL> select * from table(dbms_xplan.DISPLAY_CURSOR(null, null, 'ALLSTATS LAST'));SQL_ID  cu980xxpu0mmq, child number 0-------------------------------------SELECT /*+ USE_HASH(o l) */o.customer_id, l.unit_price * l.quantityFROM oe.orders o, oe.order_items l  WHERE l.order_id = o.order_idPlan hash value: 864676608-------------------------------------------------------------------------------------------------------------| Id  | Operation          |Name       |Starts|E-Rows|A-Rows|A-Time      |Buffers|Reads|OMem |1Mem |Used-Mem|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------|   0 | SELECT STATEMENT   |           |   1  |      | 665  |00:00:00.04 |   57  |   5 |     |     |         ||*  1 |  HASH JOIN         |           |   1  |  665 | 665  |00:00:00.04 |   57  |   5 |1888K|1888K|1531K (0)||   2 |   TABLE ACCESS FULL|ORDERS     |   1  |  105 | 105  |00:00:00.04 |   6   |   5 |     |     |         ||   3 |   TABLE ACCESS FULL|ORDER_ITEMS|   1  |  665 | 665  |00:00:00.01 |   51  |   0 |     |     |         |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------

从上述示例代码中我们可以看出，ORDERS为驱动表，Starts为1，说明访问1次，返回105行有效数据（A-Rows为实际返回的行数），ORDER_ITEMS为被驱动表，Starts也为1，说明仅访问1次。其中，OMem、1Mem为执行所需的PGA评估值，Used-Mem为实际执行时PGA中SQL工作区域消耗的内存（即发生磁盘交换的次数），当驱动表较大，PGA的SQL 工作区域无法完全容纳时，就会溢出到临时表空间产生磁盘交互，进而影响性能。

哈希连接性能主要受限于以下两点。

• 等值连接。

• PGA SQL工作区域较小，且驱动表为大表时，容易出现性能问题。

当同时满足以下条件时，哈希连接方式将会非常有用。

• 两表等值关联后返回大量数据。

• 不同于嵌套循环连接，哈希连接被驱动表的连接字段时不需要有索引。

Tips

同样，我们也可以使用提示强制执行使用哈希连接的方式：“/*+ USE_HASH (TABLE1,TABLE2)  LEADING(TABLE1) */”。

03

排序合并连接

图3所示的是排序合并连接示意图。

图3  排序合并连接示意图

哈希连接适用于两表等值关联后返回大量数据的情况，那么非等值关联返回大量数据的情况又该采用哪种连接方式呢？答案是排序合并连接。

同时满足以下条件时，排序合并连接的性能要比哈希连接得好。

• 两表非等值关联（>、>=、<、<=、<>）。

• 数据源自身有序。

• 不必额外执行排序操作。

排序合并连接方式中没有驱动表的概念，连接查询流程具体如下。

1）两表根据关联列各自排序。

2）在内存中进行合并处理。

从以上实现步骤中我们可以看出，由于匹配的对象是连接列各自排序后的值，因此排序合并连接方式更适用于两表非等值关联的情形，示例代码如下：

SQL> SELECT o.customer_id, l.unit_price * l.quantityFROM oe.orders o, oe.order_items lWHERE l.order_id > o.order_id;32233 rows selected..SQL> select * from table(dbms_xplan.DISPLAY_CURSOR(null, null, 'ALLSTATS LAST'));SQL_ID  ajyppymnhwfyf, child number 1-------------------------------------SELECT o.customer_id, l.unit_price * l.quantity   FROM oe.orders o,oe.order_items l  WHERE l.order_id > o.order_idPlan hash value: 2696431709-----------------------------------------------------------------------------------------------------------| Id  | Operation         |Name       |Starts| E-Rows | A-Rows | A-Time     |Buffers|OMem |1Mem | Used-Mem |-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|   0 | SELECT STATEMENT  |           |    1 |        |  32233 |00:00:00.10 |  21   |     |     |          ||   1 | MERGE JOIN        |           |    1 | 3 4580 |  32233 |00:00:00.10 |  21   |     |     |          ||   2 | SORT JOIN         |           |    1 |    105 |    105 |00:00:00.01 |   4   |11264|11264|10240  (0)||   3 | TABLE ACCESS FULL |ORDERS     |    1 |    105 |    105 |00:00:00.01 |   4   |     |     |          ||*  4 | SORT JOIN         |           |  105 |    665 |  32233 |00:00:00.05 |  17   |59392|59392|53248  (0)||   5 | TABLE ACCESS FULL |ORDER_ITEMS|    1 |    665 |    665 |00:00:00.01 |  17   |     |     |          |------------------------------------------------------------------------------------------------------------

从上述示例所示的执行计划中我们可以看出，ID=3的ORDERS表Starts为1，说明访问1次，返回105行有效数据（A-Rows为实际返回行数），ORDER_ITEMS表的Starts为1，说明也只访问1次，但ID=4的SORT JOIN表Starts为105，说明在内存中进行了105次匹配。其中，OMem、1Mem为执行排序操作所需的PGA评估值，Used-Mem为实际执行时PGA中SQL工作区域消耗的内存（即发生磁盘交换的次数）。

从以上步骤中我们可以看出，由于比较对象是两张表的连接列order_id，所以需要各自的连接列先完成排序（ID=2和ID=4），之后再进行匹配。如果此时连接列上存在索引，那么索引返回的数据就是有序的，此时不需要再进行额外的排序操作。

Tips

同样，我们也可以使用提示强制执行选择排序合并连接的方式：“/*+ USE_MERGE(TABLE1,TABLE2) */”。

04

笛卡尔连接

当一个或多个表连接没有任何连接条件时，数据库将使用笛卡儿连接。优化器将一个数据源的每一行与另一个数据源的每一行连接在一起，以创建两组数据集的笛卡儿积。示例代码如下：

SQL> SELECT o.customer_id, l.unit_price * l.quantityFROM oe.orders o, oe.order_items l;69825 rows selected.SQL> select * from table(dbms_xplan.DISPLAY_CURSOR(null, null, 'ALLSTATS LAST'));SQL_ID  d3xygy88uqzny, child number 0-------------------------------------SELECT o.customer_id, l.unit_price * l.quantity   FROM oe.orders o,oe.order_items lPlan hash value: 2616129901-----------------------------------------------------------------------------------------------| Id  | Operation            | Name      |Starts | E-Rows | Buffers |  OMem |  1Mem | Used-Mem |-----------------------------------------------------------------------------------------------|   0 | SELECT STATEMENT     |           |     1 |        |     125 |       |       |          ||   1 |  MERGE JOIN CARTESIAN|           |     1 |  69825 |     125 |       |       |          ||   2 |   TABLE ACCESS FULL  |ORDERS     |     1 |    105 |     108 |       |       |          ||   3 |   BUFFER SORT        |           |   105 |    665 |      17 | 27648 | 27648 |24576  (0)||   4 |    TABLE ACCESS FULL |ORDER_ITEMS|     1 |    665 |      17 |       |       |          |-----------------------------------------------------------------------------------------------

从以上执行计划中我们可以看出，先对表order_items进行排序，然后进行两表的笛卡儿乘积操作，由于没有过滤条件，当数据量很大的时候，返回的行数将会非常多，因此若无特殊情况，不建议使用没有任何连接条件的查询。

以上。