Nested-Loop Join 执行代价

Nested-Loop Join

EXPLAIN select * from t_user t1 inner join t_user2 t2 on t1.name = t2.name; 

优化要用小表驱动大表，被驱动表上加索引，（本图，t2为驱动表，t1为被驱动表）

执行代价=外表全表扫描磁盘数据行（n行）+根据t2,name值,内表索引扫描,并取出磁盘对应行(一次索引扫描m行)

=n+n*m

如果被驱动表没索引，

执行代价=外表全表扫描磁盘数据行（n行）    + n次*内表全表扫描数据行（y行）=

n+n*y

y远大于m

postgres指南一书中有如下描述：

run_cost=cpu_run_cost+disk_run_cost=(cpu_tuple_cost+cpu_operator_cost)×Ntuple + seq_page_cost × Npage

执行计划成本=扫描行+读取页+=

（cpu处理每个操作符或函数代价+cpu查询中处理每一行代价）*行数  +   平均顺序读取每页代价*页数

Nested-Loop Join代价：

run_cost=cpu_operator_cost+cpu_tuple_cost× N outer × N inner + C inner × N outer +C outer

也就是：（cpu处理每个操作符或函数代价+cpu查询中处理每一行代价）*外表扫描行*内表扫描行+内表扫描代价*外表扫描行数 +外表扫描代价

和我上面描述的一样：

n+n*y 少了个cpu处理代价

pg 

===嵌套循环连接种类Nested-Loop Join=
总的分为6类： 
1 外表全表扫描，内表全表扫描
2 外表全表扫描，内表物化
3 外表全表扫描 ，内表索引扫描

再外表有索引情况，
4 外表索引扫描，内表全表扫描
5 外表索引扫描，内表物化
6 外表索引扫描，内表索引扫描