快速瞭解Oracle雜湊串連____Oracle

快速瞭解Oracle雜湊串連

[導讀]這裡介紹要使Oracle雜湊串連有效，需要設定HASH_JOIN_ENABLED=TRUE，預設情況下該參數為TRUE，另外，不要忘了還要設定 hash_area_size參數。

　　在向大家詳細介紹Oracle雜湊串連之前，首先讓大家瞭解下Oracle讀取row source，然後全面介紹Oracle雜湊串連，希望對大家有用。在NESTED LOOPS串連中，Oracle讀取row source1中的每一行，然後在row sourc2中檢查是否有匹配的行，所有被匹配的行都被放到結果集中，然後處理row source1中的下一行。

　　這個過程一直繼續，直到row source1中的所有行都被處理。這是從串連操作中可以得到第一個匹配行的最快的方法之一，這種類型的串連可以用在需要快速響應的語句中，以響應速度為主要目標。

　　如果driving row source(外部表格)比較小，並且在inner row source(內部表)上有唯一索引，或有高選擇性非唯一索引時，使用這種方法可以得到較好的效率。NESTED LOOPS有其它串連方法沒有的的一個優點是：可以先返回已經串連的行，而不必等待所有的串連操作處理完才返回資料，這可以實現快速的回應時間。

　　如果不使用並行操作，最好的驅動表是那些應用了where 限制條件後，可以返回較少行資料的的表，所以大表也可能稱為驅動表，關鍵看限制條件。對於並行查詢，我們經常選擇大表作為驅動表，因為大表可以充分利用並行功能。當然，有時對查詢使用並行操作並不一定會比查詢不使用並行操作效率高，因為最後可能每個表只有很少的行符合限制條件，而且還要看你的硬體設定是否可以支援並行(如是否有多個CPU，多個硬碟控制器)，所以要具體問題具體對待。

　　

　　NL串連的例子：

SQL > explain plan for   select a.dname,b.sql   from dept a,emp b   where a.deptno = b.deptno;   Query Plan   SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5  NESTED LOOPS   TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]   TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED] 

　　Oracle雜湊串連(Hash Join, HJ)

　　這種串連是在oracle 7.3以後引入的，從理論上來說比NL與SMJ更高效，而且只用在CBO最佳化器中。

　　較小的row source被用來構建hash table與bitmap，第2個row source被用來被hansed，並與第一個row source產生的hash table進行匹配，以便進行進一步的串連。Bitmap被用來作為一種比較快的尋找方法，來檢查在hash table中是否有匹配的行。特別的，當hash table比較大而不能全部容納在記憶體中時，這種尋找方法更為有用。這種串連方法也有NL串連中所謂的驅動表的概念，被構建為hash table與bitmap的表為驅動表，當被構建的hash table與bitmap能被容納在記憶體中時，這種串連方式的效率極高。

　　

　　HASH串連的例子：

SQL > explain plan for   select /*+ use_hash(emp) */ empno   from emp, dept   where emp.deptno = dept.deptno;   Query Plan   SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=3  HASH JOIN   TABLE ACCESS FULL DEPT   TABLE ACCESS FULL EMP 

　　要使Oracle雜湊串連有效，需要設定HASH_JOIN_ENABLED=TRUE，預設情況下該參數為TRUE，另外，不要忘了還要設定 hash_area_size參數，以使Oracle雜湊串連高效運行，因為Oracle雜湊串連會在該參數指定大小的記憶體中運行，過小的參數會使Oracle雜湊串連的效能比其他串連方式還要低。

　　總結一下，在哪種情況下用哪種串連方法比較好：

　　排序 - - 合并串連(Sort Merge Join, SMJ)：

　　a) 對於非等值串連，這種串連方式的效率是比較高的。

　　b) 如果在關聯的列上都有索引，效果更好。

　　c) 對於將2個較大的row source做串連，該串連方法比NL串連要好一些。

　　d) 但是如果sort merge返回的row source過大，則又會導致使用過多的rowid在表中查詢資料時，資料庫效能下降，因為過多的I/O。