Oracle表连接

浏览数：27 / 时间：2015年06月12日

一个普通的语句select * from t1, t2 where t1.id = t2.id and t1.name = ‘a‘; 这个语句在什么情况下最高效？

表连接分类：

1. 嵌套循环连接(Nested Loop Join)

2. 排序合并连接(Merge Sort Join)：PGA 中的 SORT_AREA_SIZE 控制

3. 哈希连接(Hash Join)：PGA中的HASH_AREA_SIZE控制

示例(基本均是在sql*plus环境下执行)：

-- 准备脚本

prompt 准备实验环境.....

drop table t1 cascade constraints purge;

drop table t2 cascade constraints purge;

create table t1(

id number not null,

n number,

contents varchar2(4000)

);

create table t2(

id number not null,

t1_id number not null,

n number,

contents varchar2(4000)

);

execute dbms_random.seed(0);

insert into t1

(

id,

contents

)

select rownum,

rownum,

dbms_random.string(‘a‘, 50)

from dual

connect by level <= 100

order by dbms_random.random;

insert into t2

(

id,

t1_id,

contents

)

select rownum,

rownum,

dbms_random.string(‘b‘, 50)

from dual

connect by level <= 100000

order by dbms_random.random;

commit;

-- 修改统计参数为ALL

alter system set statistics_level=all;

-- alter session set statistics_level=all; 会话级修改，偶尔失效

show parameter statistics_level;

set linesize 1000

-- 实验开始

-- NL连接表

-- 1.1 HINT含义 leading(t1)表示强制先访问t1表，也就是t1表作为驱动表；use_nl表示强制用嵌套循环连接方式

select /*+leading(t1) use_nl(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

starts列是表访问的次数，t1表访问了1次，t2表访问了100次

-- 1.2

select /*+leading(t1) use_nl(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n in (19, 20);

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

t1表访问了1次，t2表访问了2次

-- 1.3

select /*+leading(t1) use_nl(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 19;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

t1表访问了1次，t2表访问了1次

-- 1.4

select /*+leading(t1) use_nl(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 9999999;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

t1表访问了1次，t2表访问了0次

NL表连接访问次数最终结论：t1表的查询返回多少条记录，t2表就访问多少次。也就是，在嵌套循环连接中，驱动表返回多少条记录，被驱动表就访问多少次。

--2. 哈希连接表

-- 2.1

select /*+leading(t1) use_hash(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

t1 1次, t2 1次

在HASH连接中，驱动表和被驱动表都只会访问1次或0次

-- 2.2

select /*+leading(t1) use_hash(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 9999999;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

t1 1次，t2 0次

-- 2.3

select /*+leading(t1) use_hash(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and 1 = 2;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

t1 0次, t2 0次

-- 3. 排序合并连接

select /*+ordered use_merge(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

t1 1次, t2 1次

假设两张表，A和B，如果A作为驱动表，B作为被驱动表，那么，嵌套循环连接，就是先扫描A表，对A表的每一条记录，都扫描一遍B表；

而排序合并连接是 A表跟B表内的记录同时排序，然后连接; 哈希连接,类似排序合并，建立哈希表来连接。所以当返回少量记录的时候(OLTP系统常用，OLTP多用于电信、金融等系统)，嵌套循环连接更高效，而返回大量记录的时候，排序合并连接跟哈希连接更高效。

各类连接驱动顺序区别

1.嵌套循环连接

select /*+leading(t1) use_nl(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 19;

select /*+leading(t2) use_nl(t1)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 19;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

t1表先访问：BUFFER 1014，t2只访问1次

t2表先访问：BUFFER 701K，t1被访问100000次

所以，嵌套循环连接要特别注意驱动表的顺序，小的结果集先访问，大的结果集后访问

2. 哈希连接

select /*+leading(t1) use_hash(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 19;

select /*+leading(t2) use_hash(t1)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 19;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

t1表先访问：BUFFER 1013，Used_Mem 286K，时间0.04秒

t2表先访问：BUFFER 1013，Used_Mem 11MB，时间0.01秒

在哈希连接中，驱动表顺序也很重要

3.排序合并连接

select /*+leading(t1) use_merge(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 19;

select /*+leading(t2) use_merge(t1)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 19;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

无论先访问t1还是先访问t2，效率都一样，执行时间，BUFFER,USED_MEM都一样，这表明，排序合并连接没有驱动表概念。

综上所述：嵌套循环连接和哈希连接有驱动顺序，驱动表的顺序不同将影响表连接的性能；而排序合并连接没有驱动的概念，无论哪张表在前都无妨。

嵌套循环连接不需要排序；哈希连接并不排序，消耗内存是用于建议HASH表；排序合并连接需要排序。关于哈希连接和排序合并连接，不要取多余的字段参与排序，因为选择的字段越少，消耗内存的尺寸就越小。

select /*+leading(t2) use_merge(t1)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 19;

select /*+leading(t2) use_merge(t1)*/ t1.id from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id and t1.n = 19;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

可以看出Used_Mem代表的内存消耗差别很大

各类连接限制场景

explain plan for

select /*+leadind(t1) use_hash(t2)*/ *

from t1, t2

where t1.id <> t2.t1_id and t1.n = 19;

select * from table(dbms_xplan.display);

没有按照HINT的提示走HASH连接，而是走了NL连接

同理，可以试验> 、 < 、like，HASH都不支持。

explain plan for

select /*+leadind(t1) use_merge(t2)*/ *

from t1, t2

where t1.id <> t2.t1_id and t1.n = 19;

select * from table(dbms_xplan.display);

排序合并连接不支持<>和Like，但是支持>、<

嵌套循环无限制

表连接与索引

select /*+leading(t1) use_nl(t2)*/ * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

如果不使用HINT提示

select * from t1, t2 where t1.id = t2.t1_id;

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

会显示走的是HASH连接，因为ORACLE认为HASH连接更合理，但是此时逻辑读,COST值都差不多

create index t1_n on t1(n);

再执行上述语句，看看扫描t1表时BUFFER的差别

create index t2_t1_id on t2(t1_id);

再执行上述语句，看看扫描t2表时BUFFER的差别

最适合NL连接的场景：

1. 两表关联返回的记录不多，最佳情况是驱动结果集仅返回1条或少量几条记录，而被驱动表仅匹配到1条或少量几条记录，这种情况，即便t1和t2表的记录奇大无比，也是非常迅速的。

2. 遇到一些不等值查询导致哈希和排序合并连接被限制使用，不得不使用NL连接。

3.最佳的索引建立位置：驱动表的限制条件所在列有索引，被驱动表的连接条件所在列有索引。原因在于，驱动表的限制条件建立索引是为了缩小扫描驱动表的时间，如果在驱动表的连接条件建立索引就没有任何意义了，所有列关联到另一个表的所有列，等同于每一条记录都要关联。而驱动表的限制条件建立了索引，只快速返回1条或几条，然后再等传递给t2表的t1_id列，一般情况下，t2表对应t1表返回的记录并不多，所以t2表的t1_id列建索引是有意义的。

哈希连接与索引

连接条件的索引对哈希连接和排序合并连接起不到传递作用，对于哈希连接和排序合并连接来说，索引的连接条件建立索引起不到快速检索的作用，但是限制条件列如果有适合的索引可以快速检索到少量记录，还是可以提升性能的。

两表关联等值查询，ORACLE一般倾向于走HASH连接，因为HASH连接算法本身比较高效，也比较先进。优化HASH连接可以通过调整PGA中的HASH_AREA_SIZE来优化，如果PGA是自动管理的，那么就增大PGA的大小。

排序合并连接与索引

排序合并连接上的连接条件虽然没有检索作用，但是有消除排序的作用，因此可以提高效率。

SQL>select /*+ordered use_merge(t2)*/

from t1, t2

where t1.id = t2.t1_id;

SQL>select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null, null, ‘allstats last‘));

create index idx_t1 on t1(id);

create index idx_t1_id on t2(t1_id); -- 上面建立过

SQL>select /*+ordered use_merge(t2)*/