在開發中常聽到的 left join，inner join ，right join ，cross join 這些連線都是資料庫的邏輯連線，那麼資料庫在執行這些連線的時候，資料庫是如何在底層實現表的關聯的呢？這就是物理連線
目前大部分關係型資料庫支援3種物理連線(mysql 貌似到5.6未知僅支援巢狀連線)
資料庫的物理連線：
資料庫接兩個表時候，會考慮3種方法：巢狀連線，合併連線，雜湊連線。3種方法的連線都有乙個表被選為外表（只掃瞄一次），乙個表被選為內錶（坑內掃瞄多次）。如果查詢連線了多個表，每次查詢只能連線2各表，並儲存把中間結果，使用者連線另外的表。
1、巢狀連線：外表只掃瞄一次，而針對外表的每一行都需要掃瞄一次內錶。（注意：連線不能用long或lob欄位）
2、合併連線：合併連線需要乙個等式連線詞（a.col1=b.col1），還要求根據連線列對兩個連線的表進行排序。合併連線內錶和外表都只掃瞄一次，有時情況下需要再次掃瞄內錶的部分值，例如，外表存在重複值的情況下。所以優化器通常選擇重複值較少的表作為外表。
3、雜湊連線：雜湊連線需要乙個或多個等式連線謂詞，其中每個謂詞的型別相同。char型別長度必須相同。decimal進度必須相同。雜湊連線可以處理多個等式謂詞。對於雜湊連線，首先掃瞄內錶（也稱為構件表 build table），表中的行被複製到記憶體緩衝區。根據「雜湊鍵（hash key）」，這些緩衝區被分為幾個分割槽，如果記憶體中沒有足夠的空間容納整個表，則有些分割槽被寫入磁碟上的臨時表。然後掃瞄外表。然後掃瞄外表（探測表）。對於外表中的每一行，對連線列應用同意雜湊演算法。如果所獲得的雜湊鍵與行的雜湊鍵相匹配，讀取分割槽裡面的所有行並應用連線謂詞。如果與探測錶行匹配的分割槽在記憶體中，則讀取分割槽並應用連線謂詞將立即進行。如果分割槽被寫入臨時表，則探測行也別寫入臨時表。最後，匹配統一分割槽行和對應分割槽被一起處理。
優化器使用3種連線的場景：
巢狀連線：
對於被連線的資料子集較小的情況，nested loop連線是個較好的選擇。nested loop就是掃瞄乙個表，每讀到一條記錄，就根據索引去另乙個表裡面查詢，沒有索引一般就不會是 nested loops。
一般在nested loop中， 驅動表滿足條件結果集不大，被驅動表的連線欄位要有索引，這樣就走nstedloop。如果驅動表返回記錄太多，就不適合nested loops了。如果連線字段沒有索引，則適合走hash join，因為不需要索引。
inner table被outer table驅動，outer table返回的每一行都要在inner table中檢索到與之匹配的行。
outer table: 小表、驅動表
inner table: 被驅動表、大表
雜湊連線： 雜湊連線是做大資料集連線時的常用方式。優化器掃瞄小表（或資料來源），利用連線鍵（也就是根據連線字段計算hash值）在記憶體中建立hash表，然後掃瞄大表，每讀到一條記錄就來探測hash表一次，找出與hash表匹配的行。
當小表可以全部放入記憶體中，其成本接近全表掃瞄兩個表的成本之和。如果表很大不能完全放入記憶體，這時優化器會將它分割成若干不同的分割槽，不能放入記憶體的部分就把該分割槽寫入磁碟的臨時段，此時要有較大的臨時段從而盡量提高i/o 的效能。臨時段中的分割槽都需要換進記憶體做hash join。這時候成本接近於全表掃瞄小表+分割槽數*全表掃瞄大表的代價和。
至於兩個表都進行分割槽，其好處是可以使用parallel query，就是多個程序同時對不同的分割槽進行join，然後再合併。但是複雜。
以下條件下hash join可能有優勢：
兩個巨大的表之間的連線。
在乙個巨大的表和乙個小表之間的連線。
合併連線：
對連線的每個表做table access full；
對table access full的結果按照連線鍵進行排序；
進行merge join對排序結果進行合併。
sort merge join效能開銷幾乎都在前兩步。相較於前兩種連線，合併連線的速度最快的。但也看資料庫的索引和資料量情況。
通常情況下河西連線的效果都比合併連線要好，然而如果行源已經被排過序，在執行合併連線時不需要再排序了，這時合併連線的效能會優於雜湊連線。
在全表掃瞄比索引範圍掃瞄再通過rowid進行表訪問更可取的情況下，合併會比巢狀效能更佳。
各類關係型資料庫都有相應引數可以強制指定那一種連線進行測試。。。
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