在上期的分享《达梦SQL优化——基础篇》中，我们学习了做单表查询时常见的SQL操作符，这次我们就来看看多表查询中的操作符。
01
多表连接操作符
在做多表连接查询时，我们可能会碰到的SQL操作符有以下几种类别：
NEST LOOP 嵌套循环连接
HASH JOIN 哈希连接
INDEX JOIN 索引连接
MERGE JOIN 归并连接
查询中出现的一般都不只一张表，不同的表会有一定的关系，处理多张表时就会涉及到这些操作符，此处我们只看两张表的情况，多表的情形可以类推。
02
搭建测试环境
构建测试用表并录入数据
create table t1(id varchar);
create table t2(id varchar);
insert into t1 values('AMEE'),('AMSS'),('BURNING'),('ABED'),('CHALICE');
insert into t2 values('AAAA'),('AAAA'),('BBBB'),('CCCC'),('DDDD'),('AAME'),('AMEE'),('EEEE');
03
相关测试
NEST LOOP INNER JOIN :最基础的连接方式，将一张表的一个值与另一张表的所有值拼接，形成一个大结果集，再从大结果集中过滤出满足条件的行
SEL9中的/*+ENABLE_HASH_JOIN(0)*/ 为优化器提示，此处是对ini进行语句级动态提示，意为不启用hash连接。
这里T1中存在5行数据，T2中存在8行数据，NEST LOOP JOIN 就是将这两个表无条件组成一张5 * 8 = 40 行的表，然后对这40行的表依次筛选出 T1.ID = T2.ID的数据（SLCT操作符）。
不难看出，这种方式是我们比较不希望看到的，如果T1,T2表非常大，那么生成的表会非常大，同样上层过滤条件需要执行的次数也非常多。输出上，结果集按左表（T1）涉及的索引有序
HASH JOIN：没有索引的情况下，大多数连接的处理方式，将一张表的连接列做成HASH表，另一张表的数据向这个HASH表匹配，满足条件的返回
计划的形式一般如下
两张表进行等值连接时会默认选择HASH JOIN。以一张表的连接列为Hash键，构造HASH表，另一张表的连接列进行HASH探测，找到满足条件的记录。由于HASH命中率高，因此，在大数据量情况下，HASH JOIN的效率较NEST LOOP 会高很多，主要的计算量有三个部分
1.对左右表的全表扫描（T1,T2）
2.HASH 表的计算 （取决于HASH算法的计算复杂度）
3.右表(T2)每行数据进行匹配
由于所有的输出都是在扫描右表时完成的，HASH JOIN 的输出是按右表涉及的索引有序的
INDEX JOIN: 将一张表的数据拿出，去另外一张表上进行范围扫描找出需要的数据行，需要右表的连接列上存在索引
这样的做法基本等价于，在右表(T2)上做N次（select * from t2 where id = ?）这样的语句，开销取决于select * from t2 where id = ?这样语句的结果集行数以及左表T1的行数，若两者都很小，那么这种方式是最理想的连接方式。这种连接方式是按T1的基表操作符涉及的索引有序输出的。
MERGE JOIN：两张表都扫描索引，按照索引顺序进行归并
需要同时SSCN 两条有序索引，将其中满足条件的值输出到结果集，效率比NEST LOOP 要高。这里的输出是按T1 的索引有序的。
SPL：某一张表输出一行结果后，带入到另一个表中进行执行，满足条件则输出
在这里两张表的情况下，我们看到首先是对T1进行扫描获取到数据，然后每一行结果放到T2中进行过滤（SEEK I_TEST2 scan_range[var1,var1]），两张表的情况下，这样的处理方式和INDEX JOIN 基本类似，但在一些更复杂的情况中不能使用INDEX JOIN 的时候，这样的处理方式有助于提升处理效率。