HASH JOIN ,MERGE JOIN ,NESTED LOOP 比较

本文深入探讨了数据库连接优化的三种主要策略:嵌套循环、哈希连接和排序合并连接,详细阐述了它们的工作原理、操作方式以及适用条件。通过实例分析,展示了如何根据数据集大小和特点选择最优的连接方法,以提升查询性能和效率。

都是网上抄的,做一下总结

NESTED LOOP:

对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择。在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于1 万不适合),要把返回子集较小表的作为外表(CBO 默认外表是驱动表),而且在内表的连接字段上一定要有索引。当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO默认的驱动表,使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是强制CBO 执行嵌套循环连接。

HASH JOIN :

散列连接是CBO 做大数据集连接时的常用方式,优化器使用两个表中较小的表(或数据源)利用连接键在内存中建立散列表,然后扫描较大的表并探测散列表,找出与散列表匹配的行。

这种方式适用于较小的表完全可以放于内存中的情况,这样总成本就是访问两个表的成本之和。但是在表很大的情况下并不能完全放入内存,这时优化器会将它分割成若干不同的分区,不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段,此时要有较大的临时段从而尽量提高I/O 的性能。

也可以用USE_HASH(table_name1 table_name2)提示来强制使用散列连接。如果使用散列连接HASH_AREA_SIZE 初始化参数必须足够的大,如果是9i,Oracle建议使用SQL工作区自动管理,设置WORKAREA_SIZE_POLICY 为AUTO,然后调整PGA_AGGREGATE_TARGET 即可。

MERGE JOIN排序合并连接

通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好,然而如果行源已经被排过序,在执行排序合并连接时不需要再排序了,这时排序合并连接的性能会优于散列连接。可以使用USE_MERGE(table_name1 table_name2)来强制使用排序合并连接

几种方式的操作方式

merge join

merge join的操作通常分三步:

1、对连接的每个表做table access full;

2、对table access full的结果进行排序。

3、进行merge join对排序结果进行合并。

在全表扫描比索引范围扫描再通过rowid进行表访问更可取的情况下,merge join会比nested loops性能更佳。当表特别小或特别巨大的时候,实行全表访问可能会比索引范围扫描更有效。mrege join的性能开销几乎都在前两步。

hash join

对两个表进行全表扫描,然后oracle读取涉及连接的其中一个表,并且在内存里创建来自表的连接列的唯一关键字的位图。当读取和处理第二个表的行时,创建值的位图被用做过滤器。如果一个行成功的通过位图过滤,则hash算法用于数据查找和后来的连接。(这里涉及数学问题,我也弄的不是很清楚)。

以下条件下hash join可能有优势:

两个巨大的表之间的连接。

在一个巨大的表和一个小表之间的连接。

Nested Loops

会循环外表(驱动表),逐个比对和内表的连接是否符合条件。在驱动表比较小,内表比较大,而且内外表的连接列有索引的时候比较好。当SORT_AREA空间不足的时候,Oracle也会选择使用NL。基于Cost的Oracle优化器(CBO)会自动选择较小的表做外表。

连接方式总结:

1))嵌套循环(nest loop):

          对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是较好的选择。在嵌套循环中,外表驱动内表,外表返回的每一行都要在内表中检索找到它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于10000不合适),要把返回子集较小的表作为外表(驱动表),而且在内表的连接字段上一定要有索引。

2)哈希连接(hash join):

         哈希连接是大数据集连接时常用的方式,优化器使用两个表中较小的表,利用连接键在内存中建立散列表,然后扫描较大的表并探测散列表,找出与散列表匹配的行。

        这种方式适用于较小的表完全可以放入内存的情况,这样成本就是访问两个表的成本之和。但是在表很大的情况下并不能完全放入内存,这时优化器将它分割成若干不同的分区,不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段。

        哈希连接只能应用于等值连接(如WHERE A.COL3 = B.COL4)、非等值连接(WHERE A.COL3 > B.COL4)、外连接(WHERE A.COL3 = B.COL4(+))。

3)排序合并连接(Sort Merge Join )

          通常情况下哈希连接的效果都比排序合并连接要好。然而如果行源已经被排过序,在执行排序合并连接时不需要再排序了,这时排序归并连接的性能会忧于哈希连接。

<think>好的,用户想在PostgreSQL中将查询执行计划中的Nested Loop改为Hash Join来优化性能。首先,我需要回忆一下这两种连接方式的区别以及适用场景。 Nested Loop通常在小数据集或者有索引的情况下效率较高,尤其是当其中一个表的数据量很小,另一个表有索引时,它会逐行遍历外层表,然后通过索引查找内层表的匹配行。但如果两个表都很大,或者内层表没有合适的索引,Nested Loop可能会变得很慢,这时候Hash Join可能更合适。Hash Join在处理大数据集时效率更高,因为它会先对其中一个表建立哈希表,然后扫描另一个表进行匹配。 接下来,用户需要知道如何强制PostgreSQL使用Hash Join而不是Nested Loop。通常,执行计划是由查询优化器自动选择的,但有时候优化器可能因为统计信息不准确或者成本估算错误而选择次优的计划。所以,用户可能需要干预执行计划。 方法一:调整成本参数。比如降低hashjoin的成本因子,或者增加nestloop的成本因子。但需要谨慎操作,避免影响其他查询。 方法二:设置执行计划参数。使用SET enable_nestloop TO off;可以在当前会话中禁用Nested Loop,迫使优化器选择Hash JoinMerge Join。不过要注意,这可能不是所有情况都适用,需要测试验证。 方法三:优化统计信息。运行ANALYZE命令更新表的统计信息,帮助优化器做出更准确的选择。如果统计信息过时,优化器可能低估或高估数据量,导致选择不合适的连接方式。 方法四:重写查询。比如使用子查询或CTE来改变查询结构,或者添加冗余的过滤条件,让优化器更容易选择Hash Join。例如,使用OFFSET 0让子查询被单独优化,可能影响连接方式的选择。 还要考虑表的大小索引情况。如果内表很大且没有索引,Nested Loop效率低,此时建立索引可能反而不好,因为Hash Join不需要索引。需要检查是否有不必要的索引导致优化器倾向于Nested Loop。 另外,参考引用中的内容,比如引用[3]提到B-Tree索引的应用场景,如果查询中的条件不符合索引使用的情况,可能导致全表扫描,这时候可能需要调整索引或者改用Hash Join。 用户可能已经尝试过一些方法但未成功,需要更具体的指导。需要提醒用户在实际操作前备份数据,并在测试环境验证,因为强制改变执行计划可能有风险。同时,查看执行计划前后的变化,使用EXPLAIN ANALYZE来比较性能差异。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解连接方式优化方法,比如如何分析执行计划、其他优化技巧等。</think>在PostgreSQL中将Nested Loop连接优化为Hash Join,可以通过以下步骤实现: ### 一、基本原理分析 1. **连接方式差异** - *Nested Loop*:适合小数据集或存在高效索引的场景,时间复杂度为$O(mn)$ - *Hash Join*:适合中大型数据集,时间复杂度为$O(m+n)$,需在内存中构建哈希表[^1] 2. **优化器选择依据** - 基于成本估算(`work_mem`设置、统计信息、表大小) - 当`work_mem`不足时优先选择Nested Loop - 索引可用性会影响优化器决策[^3] ### 二、具体优化方法 #### 方法1:调整配置参数 ```sql -- 增加哈希连接可用内存(会话级设置) SET work_mem = '64MB'; -- 强制禁用Nested Loop(谨慎使用) SET enable_nestloop = off; ``` *适用场景*:当统计信息准确但优化器仍选择次优计划时 #### 方法2:优化查询结构 ```sql -- 原始查询 SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.cust_id = customers.id; -- 优化后(添加冗余条件引导优化器) SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.cust_id = customers.id WHERE customers.id IS NOT NULL; -- 消除NULL值影响哈希效率 ``` #### 方法3:更新统计信息 ```sql ANALYZE VERBOSE orders; ANALYZE VERBOSE customers; ``` *注意*:统计信息过期会导致优化器错误估算行数[^4] #### 方法4:索引策略调整 ```sql -- 删除导致优化器倾向Nested Loop的冗余索引 DROP INDEX IF EXISTS orders_cust_id_idx; -- 创建更适合Hash Join的BRIN索引(适合大表范围查询) CREATE INDEX orders_created_brin_idx ON orders USING brin(created_at); ``` ### 三、验证优化效果 ```sql EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT orders.total, customers.name FROM orders JOIN customers USING (cust_id) WHERE orders.amount > 1000; ``` *关键检查点*: 1. 执行计划中出现`Hash Join` 2. 实际执行时间减少 3. 共享缓冲区命中率提高 ### 四、注意事项 1. 当关联字段存在大量NULL值时,Hash Join效率会显著下降 2. 哈希表构建阶段需要足够`work_mem`,否则会触发磁盘临时文件 3. 使用`EXPLAIN ANALYZE`对比优化前后实际行数与估算值差异
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