数据库Join算法原理与优化

连表算法详解 连表算法是数据库管理系统（DBMS）中的一种重要操作，它将割开的关系重组起来，组成一个新的关系。连表算法的本质是将两个表的关系组合起来，得到一个新的关系。例如，xxx在班，班在3楼，把这两条关系组合起来，就可以得到“xxx在3楼”这个关系。 连表算法的原则是尽量把小表（所占页数较少的表）放在左侧（此时这个小表也叫驱动表），后面会讲到，这会减少硬盘IO次数。 join算法的输出R表的 一条数据和S表的一条数据，它们的连接列match上了（也就是相等），之后这两条数据就可以组合成一条新的数据，输出给join算法的父算法。 join算法输出的内容由以下三个因素决定： 1. SQL处理模型 2. 存储模型 3. 整个SQL语句所需要的数据 join算法输出的内容有如下几种： 1. 直接输出数据 这种情况属于早物化，被join的都是完整的tuple，因此join操作结束后输出的就是完整的一行数据。这样处理的好处在于，join操作输出的结果是完整的，如果join的父算法（project），那么就可以直接将感兴趣的字段输出，无需再回到原始的表中找数据（这个操作简称回表）。 2. 输出recordid 这种属于晚物化，join后得到的一条数据里只含有在相对应的原始表中的record id，而不是全部的字段。上级的父算法如果需要原始的表中的其他字段，就需要回表。 这种输出方式符合列存储的思想，DBMS在对join后得到的表执行查询时无需拷贝不需要的数据。 join操作的开销假设R表有M个页大，含有m条数据，S表有N个页大，含有n条数据，我们首先通过分析硬盘I/O次数来分析join操作的开销。 此外，还要注意一个和笛卡尔积相关的问题，join算法在SQL语句中最为常见，也最耗时，最容易出问题，因此对其进行的优化必须格外小心，join操作有时可以通过笛卡尔积来完成，先对两个表进行笛卡尔积，然后用谓词来筛选，但这非常低效，因为笛卡尔积导致的中间结果非常巨大，所以说除了笛卡尔积以外，DBMS的设计者更倾向于采用以下几种join算法。 join算法的类型有很多，常见的有： 1. NestedLoopjoin嵌套循环join 伪代码如下，外层循环是遍历R表的所有行，对于R表的每一行，再开一个内层循环，遍历S表的所有行，看r和s能不能连上其中，因为R表是小表，所以被放在外层循环中，也同时被放在了join算法的左侧，被称为outertable（对于基于硬盘的DBMS来说，所谓的“小表”一般是指所占的文件页少的，R表虽然行数多，但它比较窄，所占用）。 2. Sort-Merge Join 排序合并join 这种算法首先对R表和S表进行排序，然后对两个表进行合并，得到最终的结果。 3. Hash Join 哈希join 这种算法使用哈希函数将R表和S表分配到不同的桶中，然后对每个桶进行join操作，最后将结果合并。 4. Index Join 索引join 这种算法使用索引来加速join操作，首先对R表和S表创建索引，然后对两个表进行join操作。 join算法的优化是DBMS中非常重要的一步，对于join操作的优化可以减少硬盘IO次数，提高查询效率。