一篇很好的文章,关于sql查询优化的,收益非浅啊。。
原文地址:http://www.blogjava.net/Titan/articles/24430.html
SQL语句主要的连接方法
a) Nested-loop join
适合于小表(几千条,几万条记录)与大表做联接
在联接列上有索引。
分内表和外表(驱动表),靠近from子句的是内表。从效率上讲,小表应该作外表,大表应该作内表,即大表查询时走索引。
COST= Access cost of A(驱动表) + (access cost of B * number of rows from A)
成本计算方法:
设小表100行,大表100000行。
两表均有索引:
如果小表在内,大表在外(驱动表)的话,则扫描次数为:
100000+100000*2 (其中2表示IO次数,一次索引,一次数据)
如果大表在内,小表在外(驱动表)的话,则扫描次数为:
100+100*2.
两表均无索引:
如果小表在内,大表在外的话,则扫描次数为:
100000+100*100000
如果大表在内,小表在外的话,则扫描次数为:
100+100000*100
注意:如果一个表有索引,一个表没有索引,ORACLE会将没有索引的表作驱动表。如果两个表都有索引,则外表作驱动表。如果两个都没索引的话,则也是外表作驱动表。
基本的执行计划如下所示:
NESTED LOOPS
TABLE ACCESS (BY ROWID) OF our_outer_table
INDEX (..SCAN) OF outer_table_index(….)
TABLE ACCESS (BY ROWID) OF our_inner_table
INDEX (..SCAN) OF inner_table_index(….)
b) Hash join
适合于大表与大表,小表(几十万,几百万)与大表之间的联连。
联接列上不需要索引。
基本执行计划如下:
HASH JOIN
TABLE ACCESS (….) OF tableA
TABLE ACCESS (….) OF tableB
cost= (access cost of A * number of hash partitions of B) + access cost of B
可以看出主要成本在于A表是否可以被Cache。Hash_area_size的大小将决定Hash Join的主要成本。可以看出Hash Join的成本和返回集合并没有直接的关系,所以当返回结果集比较大的时候一般具有较好的性能。
为了加快hash join的速度,可以调大hash_area_size和pga_aggregate_target(默认为25M)的值。
c) Sort Merge join
每一个Row Source在Join列上均排序。
然后两个排序后的Row Source合并后,作一个结果集返回。
Sort/Merge Join仅仅对equal Join有效。
基本执行计划
MERGE (JOIN)
SORT (JOIN)
TABLE ACCESS (….) OF tableA
SORT (JOIN)
TABLE ACCESS (….) OF tableB
cost= access cost of A + access cost of B +(sort cost of A + sort cost of B)
可以看出Sort的成本是Merge Join的主要构成部分。这样sort_area_size的大小将很大程度决定Merge Join的大小。同样如果A表或者B表已经经过排序的,那么Merge Join往往具有很好的性能。其不会走索引。
没有驱动表的概念,即时响应能力较差。
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