Oracleのマルチテーブルは、3つのアルゴリズムを結合します

マルチテーブルには3つの方法は、マージ結合、ハッシュ結合、ネストされたループを詳細ジョインの
際の共同マルチテーブルクエリ、我々はあなたがテーブル間のどのような接続を見つけるその実施計画、見れば。3つの方法で複数のテーブル間の接続:ネストされたループ、ハッシュはソート参加マージし、現在の最適化モード(ALL_ROWSとRULE)に依存した接続の特定のアプリケーションの種類に参加..

A. ハッシュ結合:ハッシュ結合します

ハッシュは、ハッシュジョインメモリに結合する(KEYをJOIN)を使用して接続したときの一般的な方法は、オプティマイザが使用する(テーブルまたはデータソースことが一般的に小さい)は、2つのテーブル小さなテーブル、大きなCBOデータセットであり、参加ハッシュテーブル、ハッシュリストに格納されている列のデータ、より大きなスキャンテーブルまで、ハッシュに対して同一の検出後、ハッシュテーブルは、一致するハッシュテーブルと行を検索キーに参加します。注こと:ハッシュテーブルがメモリに大きすぎA構造であれば、それはいくつかのパーティションに分割され、ディスクに書き込まれた一時セグメント、それはもう一つのコストを書きます、効率を低下させます。

このアプローチは、小さなテーブルの場合に適用されるメモリ内に置くことができるので、トータルコストが訪問し、二つのテーブルのコストです。その場合に存在する必要がありますが、ない完全にメモリに非常に大きなテーブルの場合には、それは、一時的なディスクパーティションに書き込まれたメモリ・セグメントの一部に入れることができないいくつかの異なるパーティションにタイムオプティマイザになります大きな一時セグメントは、それによってI / Oパフォーマンスを最大化します。

ハッシュ結合を使用して力にUSE_HASH(table_name1 table_name2)ヒントすることができます。

使用法:

ハッシュは非常に異なる時間の2つの表にデータの量に参加します。

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II。SORTのMERGE JOINは:ソートマージ・ジョイン

マージ参加マッチを行う各列makeは別のソートテーブルに、ソートや各選別テーブルからデータを抽出することに関連付けられた第一の対応テーブルです。

マージソートにより行う必要が参加しているので、それほど多くのリソースを消費します。一般的に、マージを使用することができる場所が参加し、ハッシュはより良いパフォーマンスを再生することができます参加し、ソートマージが良く参加するよりも接続されているハッシュ効果があるという。ただし、接続はソートマージを実行する必要はありませんラインソースがされている場合、過放電シーケンスは、その後、ソートマージが良くハッシュより行いに参加する参加し、ソートされました。

参加ソートマージの使用を強制するUSE_MERGE(table_name1 table_name2)を使用することができます。

適用:

1.RBOモード

関連2.非等価(>、<、> =、<=、<>)

3.HASH_JOIN_ENABLED =偽

4.なしインデックス、およびデータがソートされている場合。

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III。NESTED LOOP:ネストされたループ結合

ネストされたループの作業サイクルは、その後、別のテーブル(ルックアップテーブル内のテーブル、通常のインデックス)にアクセス、テーブルデータ(テーブルドリブン外側テーブル)から読み出されます。表内側テーブル駆動列に対応する各レコードは、JOIN。同様にネストされたループ。

データサブセットが接続されているために小さくて、ネストされたループ結合より良い選択です。全体クエリが結果セットが(10,000より大きいが適切でない)、に大きすぎない返すようにネストされたループは、内側駆動出現において、各行の内部テーブルの外観は、それを取得し、ラインマッチングを見つけるために返されます内側フィールドテーブルを接続する小さな外テーブルとしてリターン(CBO外側駆動デフォルトテーブル)のサブセット、および索引付けされなければなりません。もちろん、あなたはまた、デフォルトのドライブCBOテーブルを変更するように求め命じ使用することができます。

使用USE_NL(table_name1 table_name2)が、強制CBOは、ネストされたループ結合を実行します。

適用:

記録紙セット小(<10,000)と内部表を駆動するように適合することは、有効なアクセス方法(インデックス)、そして時にインデックスの良好な選択性を必要とします。

順序が重要であり、JOIN、駆動レコードはテーブルが小さくなければならないし、結果セットの応答時間が最速で返します。

:より転載https://www.cnblogs.com/xqzt/p/4469673.html

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転載: blog.csdn.net/kimi_Christmas/article/details/89184827