SQL Server 索引基础知识(10)----Join 时的三种算法简介
- Hash Join (哈希联结)
- 下图是 SQL Server 标示这种联结的图标,从图标我们就可以看到这个查询的逻辑。
- 逻辑步骤,如下图:
- 以数据少的数据表的 Join 字段建立 Hash 值。
- 对应的数据表计算 Join 字段的 Hash ,再与前一个数据表做比对。
- 特点:
- 处理大量、未排序、无索引的数据
- 一般来说,查询优化器会首先考虑Nested Loop和Sort-Merge,但如果两个集合量都不小且没有合适的索引时,才会考虑使用Hash Join。
- Hash Join也用于许多集合比较操作,inner join、left/right/full outer join、intersect、difference等等,当然了,需要保证都是等值联结。
- Hash Join一个较大限制是它只能应用于等值联结(equality join),这主要是由于哈希函数及其桶的确定性及无序性所导致的。
- Nested Loop Join (嵌套循环联结)
- 下图是 SQL Server 标示这种联结的图标,从图标我们就可以看到这个查询的逻辑。
- 逻辑步骤,如下图:
- 从外层的数据表取出一笔记录
- 使用这个记录扫描内层的数据表
- 再回到外层的数据表,重复上述的步骤。
- 特点:
- 适用于一个集合大而另一个集合小的情况(将小集合做为外循环),I/O性能不错。
- 当外循环输入相当小而内循环非常大且有索引建立在JOIN字段上时,I/O性能相当不错。
- 当两个集合中只有一个在JOIN字段上建立索引时,一定要将该集合作为内循环。
- 对于一对一的匹配关系(两个具有唯一约束字段的联结),可以在找到匹配元组后跳过该次内循环的剩余部分(类似于编程语言循环语句中的continue)。
- 可以不是等值联结
- Merge Join (合并联结)
- 下图是 SQL Server 标示这种联结的图标,从图标我们就可以看到这个查询的逻辑。
- 逻辑步骤。如下图:
- 使用两个数据表用来 Join 的字段既有的索引
- 两边的数据表以光标由小到大比较,一边移动到比另一个数据表大时,换移另一个数据表。
- 特点:
- 可以不是等值联结
- MERGE JOIN 必须等待两个单独的SORT JOIN完成(如果使用索引作为数据源,可以跳过SORT JOIN这个步骤), 如果两个表的规模相差很大, 会很影响查询的性能。
- 当查询的两个表都很大或者都很小的时候, 则应该只用MERGE JOIN,如果两个表都很小,则表扫描和分类将进行的很快;
转载于:https://blog.51cto.com/zhoujiyu/150217
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