散列连接，索引，嵌套循环

1  深入理解嵌套循环执行计划
    为什么要引入散列连接呢？假设两张表t1(c1 int,c2 int),t2(d1 int,d2 int)，查询语句为select c1,d1 from t1 inner join t2 on c1=d1。如果数据库没有实现散列连接、合并连接的话，只能选择使用嵌套循环。从上篇文章中我们可以得到，对于t1的每一条记录，都需要遍历t2的每一条记录。因此，当t1的记录数数为m,t2的记录数为n，那么该查询语句访问的记录次数为m*n。当m=10000、n=10000时，那么m*n=100000000（1亿）。这是比较夸张的浪费时间。如果m是100万，n是100万，那么m*n就是1万亿次，读一万亿次记录，这是不能忍受的。
    这里需要提到的一点是：我们不以读取记录的多少作为评价标准，在实际代价评估中，采用数据页（也可称为数据块，I/O的基本单位）。但是两者之间又是有联系的，假设每个页存放100个数据，那么t1的数据页为100页(10000/100)，t2的数据页为100页，那么对于t1中的每一条记录，需要遍历t2的100页，加上该记录在t1中也属于一个数据页。因此，对于t1中的每一个记录，需要访问101个数据页。那么该查询的I/O量为：10000*（100+1）=1010000页。如果考虑到数据页的缓冲，情况会更加复杂。代价评估是个很复杂的课题，可能需要单独写个系列来阐述数据库查询优化系统的代价评估模型。这里我们不考虑数据页缓冲，也就相当于假设数据库缓冲区的大小仅仅为1个页。
    好了，继续前面的话题。
    如果t1(c1)上建立有唯一索引iut1c1，那么可以将t2作为外表，对于t2的每一条记录，使用d1的值去命中索引iut1c1对应的B树。假设该B树的高度为3层，那么对于t2的每一条记录，需要访问t1表索引iut1c1中三个页（B树的高度），加上本身在t2中属于一个页。所以，在这种情况下，查询代价为：10000*(3+1)=40000页。
我们来对比一下，没有索引与有索引，两者之间的代价对比约等于25:1（比值1010000：40000）。也可以这么认为，假设没有索引的时候执行需要25s，那么有索引的情况下只需要1s。
      这里我们把话题再延展下，如果m,n都为1000000，占用的块都为10000页（1000000/100）。没有索引的情况的I/O量为：1000000*(10000+1)=10001000000页。在t1(c1)有索引，该索引的高度对应的高度为4的情况下，假设I/O量为：100000*(4+1)=5000000。对比一下，没有索引与有索引，两者之间的代价比约等于2000:1。相等于，假设没有索引的情况下执行需要2000s，那么有索引的情况下只需要1s。
    从上面的对比当中，我们可以发现索引的重要性，在实际应用当中，80%的查询性能问题来源于没有创建索引或者没有创建合适的索引。
   

2 数据库内核使用建立临时索引的方法
     大家可能听到过一个这样的概念：“在sqlserver系统中，如果用户没有创建索引，执行查询时，sqlserver会自动创建该索引。”
     这里我们先撇开sqlserver到底是使用临时索引还是散列连接，我们只是对这句话加以理解。
     对于上文提到的查询语句，执行过程描述如下：
     1)create index itemp on t1(c1);
     2)执行查询语句select c1,d1 from t1 inner join t2 on c1=d1；
     3)drop index itemp;
     我们来评估下代价。如上文锁描述，假设m,n都为1000000，占用的块都为10000页。
     首先是计算构造索引的代价：对t1的数据进行全扫描，对于每一条记录要插入到B树中，假设插入操作平均需要使用3个页。（因为起始时，B树只有一层，插入只需要访问1页，B树两层使需要访问2页，等等）。该步骤的代价为：1000000*（3+1）=4000000页。
     然后计算查询的代价，前面已经计算过：100000*(4+1)=5000000页。
     所以，整个代价为4000000+5000000=9000000页。
     进行对比：10000:9:5(比值10001000000:9000000:5000000)。不使用索引的代价为10000，使用临时索引的代价为9，使用用户创建的索引代价为5。
     所以，我们发现使用临时索引还是个不错的选择。

3  数据库内核使用散列连接的方法
   首先我们讲下散列连接的原理：
   1）对t1表（称为构建表）进行全扫描，对于每一个记录，对c1值进行使用内部散列函数，然后将该数据存放到相应的散列桶。
   2）开始读t2表（称为探查散列表），对于t2的每一个记录，对d1值使用同样的散列函数，得到相应的散列值，查看该桶中是否有行。
        如果相应的桶中没有行，则会丢失t2中这一行记录。如果散列桶中如果有一些行呢，则会精通的检查散列连接判断是否存在合适的匹配。因为不同的值可以产生同样的散列值。找到精确匹配的值，组合成记录放入结果集中。
   我们来评估下代价。
  1）首先我们先看构建散列的代价，对于t1的每一个记录，一般只需要访问一个散列桶。所以该步骤的代价为：1000000*(1+1)=2000000页。
  2）对于t2的每一个记录，一般只需要访问一个散列桶。所以该步骤的代价为：1000000*(1+1)=2000000页。
   所以，整个代价为2000000+2000000=4000000页。
   进行对比：10000:4:5(比值10001000000:4000000:5000000)，不使用索引的代价为10000，使用散列连接的代价为4，使用用户创建的索引代价为5。
   是不是觉得不可思议？散列连接的代价竟然比使用索引的连接还小。我们通过一个例子来验证一下：
SQL> create table t1(c1 int,c2 int);
Table created.

 

总结：

1  循环嵌套

    t1表的记录都要在t2全部查询。

2  索引

    t1表的记录在t2种合适前几页查询。

3  散列
      首先利用散列函数建立散列桶，t1散列桶每条的记录在t2散列桶查询