一、常用查詢連線演算法演示
簡單介紹選擇操作和連線操作的實際演算法，確切地說是演算法思想。每一種操作有多種執行這個操作的演算法。
選擇操作的實現
如下實現演算法：
例：select * from student where 《條件表示式》；
考慮《條件表示式》的幾種情況：
c1：無條件；
c2:sno='200215121';
c3:sage>20;
c4:sdept='cs'and sage>20;
1.簡單的全表掃瞄方法
對查詢的基本表順序掃瞄，注意檢查每個元組是否滿足選擇條件，把滿足條件的元組作為結果輸出。對於小表，這種方法簡單有效。對於大表順序掃瞄十分費時，效率很低。
2.索引（或雜湊）掃瞄方法
如果選擇條件中的屬性上有索引（例如b+樹索引或hash索引，可以用索引掃瞄方法。通過索引先找到滿足條件的元組主碼或元組指標，再通過元組指標直接在查詢的基本表中找到元組。
例-c2：以c2為例，sno='200215121',並且sno上有索引（或sno是雜湊碼），則可以使用索引（或雜湊）得到sno為'200215121'元組的指標，然後通過元組指標在student表中檢索到該學生。
例-c3：以c3為例，sage>20，並且sage上有b+樹索引，則可以使用b+樹索引找到sage=20的索引項，以此為入口點在b+樹的順序集上得到sage>20的所有元組指標，然後通過這些元組指標到student表中檢索到所有年齡大於20的學生。
例-c4：以c4為例，sdept='cs' and sage>20，如果sdept和sage上都有索引，一種演算法是；分別用上面兩種方法分別找到sdept='cs'的一組元組指標和sage>20的另一組元組指標，求這2組指標的交集，再到student表中檢索，就得到計算機系年齡大於20的學生。
另一種演算法是找到sdept='cs'的一組元組指標，通過這些元組指標到student表中檢索，並對得到的元組檢索另一些選擇條件（如sage>20）是否滿足，把滿足條件的元組作為結果輸出。
二：連線操作的實現
連線操作室查詢處理中最耗時的操作之一。不失一般性，這裡只討論等值連線（或自然連線）最常用的實現演算法.
[例]select * from student,sc where student.sno=sc.sno;
1.巢狀迴圈方法（nested loop）
這是最簡單可行的演算法。對外層迴圈（student）的每乙個元組（s），檢索內層迴圈（sc）中的每乙個元組（sc），並檢查這兩個元組在連線屬性（sno）上是否相等。如果滿足連線條件，則串接後作為結果輸出，直到外層迴圈表中的元組處理完為止。
2.排序-合併方法（sort-merge join或merge join）
這也是常用的演算法，尤其適合連線的諸表已經排好序的情況。
用排序-合併連線方法的步驟是：
（1）如果連線的表沒有排好序，首先對student表和sc表按連線屬性sno排序；
（2）取student表中第乙個sno，依次掃瞄sc表中具有相同sno的元組；把他們連線起來（如圖9,2所示）；
（3）當掃瞄到sno不相同的第乙個sc元組時，返回student表掃瞄它的下乙個元組，再掃瞄sc表中具有相同的sno的元組，把它們連線起來。
重複上述步驟直到student表掃瞄完。
這樣studetn表和sc表只要掃瞄一遍。當然，如果2個表原來無序，執行時間要加上對兩個表的排序時間。即使這樣，對於2個大表，先排序後使用sort-merge join方法執行連線，總的時間一般仍會大大減少。
3、索引連線（index join）方法
用索引連線方法的步驟是：
（1）在sc表上建立屬性sno的縮影，如果原來沒有的話；
（2）對student中每一元組，由sno值通過sc的索引查詢相應的sc元組；
（3）把這些sc元組和student元組連線起來。
迴圈執行（2）（3），直到student表中的元組處理完為止。
4、hash join方法
把連線屬性作為hash碼，用同乙個hash函式把r和s中的元組雜湊到同乙個hash檔案中。第一步，劃分階段（partitioning phase），對包含較少元組的表（比如r）進行一遍處理，把它的元組按hash函式分散到hash表的桶中；第二步，試探階段（probing phase），也稱為連線階段（join phase），對另乙個表（s）進行一遍處理，把s的元組雜湊到適當的hash桶中，並把元組與桶中所有來自r並與之相匹配的元組連線起來。
上面hash join演算法假設兩個表中較小的表的第一階段後可以完全放入記憶體的hash桶中。不需要這個前提條件的hash join演算法以及許多改進的演算法就不說了。以上的演算法思想可以推廣到更加一般的多個表的連線演算法上。
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