本文深入探讨了数据库查询优化中的几种JOIN算法，包括BlockNestedLoopJoin、SimpleHashJoin、On-DiskHashJoin、GraceHashJoin以及SortMergeJoin。这些算法针对不同场景优化了数据读取和处理效率，如BNLJ通过缓存减少磁盘读取，HashJoin利用哈希表加速匹配，而SMJ则通过排序降低比较次数。在面对大规模数据时，外部排序和内存限制成为关键考虑因素。
前言
pro3的东西就比较偏底层了，毕竟join和query是我们平时用的比较多的sql语句，平时只会写sql，但不知道他在底层到底是怎么实现的，所以pro3就让我们在框架的基础上去实现这些方法。
Join
join方法就是把左边的表和右边的表满足条件的行join在一张新表中（条件可以是某一列取值相同）
Simple Nested Loop Join (SNLJ)
这是join实现的最基础的方法，也是效率最低的方法，实际的数据库中不太会使用这种方法，但在这个项目中，老师给我们简单的实现了这个方法以供参考。
SNLJ就是最简单的暴力算法，假设我左边的表有M行，右边的表是N行，SNLJ就是M*N的复杂度，用左边表的M行的每一行都去比较右边的N行，然后取得结果。
SNLJ是最容易理解也是最简单，速度最慢的方法。
我们看后面的算法其实也能知道，M*N的比较次数时肯定不能少的，那么为什么SNLJ会慢很多呢？
主要原因在SNLJ每次取行的时候只取一行，那么对于M
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