引用文獻：
http://blog.itpub.net/24984814/viewspace-708159/
http://blog.csdn.net/yongsheng0550/article/details/5452200
http://www.cnblogs.com/RicCC/archive/2007/06/26/796481.html
Join的實現算法有三種，分別是Nested Loops Join,Merge Join,Hash Join。
DB2、SQL Server和Oracle都是使用這三種方式，不過Oracle選擇使用nested loop的條件跟SQL Server有點差別，內存管理機制跟SQL Server不一樣，因此查看執行計划，Oracle中nested loops運用非常多，而merge和hash方式相對較少，SQL Server中，merge跟hash方式則是非常普遍。
一.Nested Loopsb Join
1.定義
Nested Loops也稱為嵌套迭代，它將一個聯接輸入用作外部輸入表（顯示為圖形執行計划中的頂端輸入），將另一個聯接輸入用作內部（底端）輸入表。外部循環逐行消耗外部輸入表。內部循環為每個外部行執行，在內部輸入表中搜索匹配行。最簡單的情況是，搜索時掃描整個表或索引；這稱為單純嵌套循環聯接。如果搜索時使用索引，則稱為索引嵌套循環聯接。如果將索引生成為查詢計划的一部分（並在查詢完成后立即將索引破壞），則稱為臨時索引嵌套循環聯接。偽碼表示如下：
for each row R1 in the outer table
for each row R2 in the inner table
if R1 joins with R2
return (R1, R2)
2.應用場景
適用於outer table(有的地方叫Master table)的記錄集比較少(<10000)而且inner table(有的地方叫Detail table)索引選擇性較好的情況下(inner table要有index)。
inner table被outer table驅動，outer table返回的每一行都要在inner table中檢索到與之匹配的行。當然也可以用ORDERED 提示來改變CBO默認的驅動表，使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是強制CBO 執行嵌套循環連接。
cost = outer access cost + (inner access cost * outer cardinality)
3.常用於執行的連接
Nested Loops常執行Inner Join(內部聯接)、Left Outer Join(左外部聯接)、Left Semi Join(左半部聯接)和Left Anti Semi Join(左反半部聯接)邏輯操作。
Nested Loops通常使用索引在內部表中搜索外部表的每一行。根據預計的開銷，Microsoft SQL Server決定是否對外部輸入進行排序來改變內部輸入索引的搜索位置。
將基於所執行的邏輯操作返回所有滿足 Argument 列內的（可選）謂詞的行。
二.Merge Join
1.定義
Merge Join第一個步驟是確保兩個關聯表都是按照關聯的字段進行排序。如果關聯字段有可用的索引，並且排序一致，則可以直接進行Merge Join操作；否則，SQL Server需要先對關聯的表按照關聯字段進行一次排序（就是說在Merge Join前的兩個輸入上，可能都需要執行一個Sort操作，再進行Merge Join）。
兩個表都按照關聯字段排序好之后，Merge Join操作從每個表取一條記錄開始匹配，如果符合關聯條件，則放入結果集中；否則，將關聯字段值較小的記錄拋棄，從這條記錄對應的表中取下一條記錄繼續進行匹配，直到整個循環結束。
在多對多的關聯表上執行Merge Join時，通常需要使用臨時表進行操作。例如A join B使用Merge Join時，如果對於關聯字段的某一組值，在A和B中都存在多條記錄A1、A2...An、B1、B2...Bn，則為A中每一條記錄A1、A2...An，都必須在B中對所有相等的記錄B1、B2...Bn進行一次匹配。這樣，指針需要多次從B1移動到Bn，每一次都需要讀取相應的B1...Bn記錄。將B1...Bn的記錄預先讀出來放入內存臨時表中，比從原數據頁或磁盤讀取要快。
2.應用場景另
用在數據沒有索引但是已經排序的情況下。
通常情況下hash join的效果都比Sort merge join要好，然而如果行源已經被排過序，在執行排序合並連接時不需要再排序了，這時Sort merge join的性能會優於hash join。可以使用USE_MERGE(table_name1 table_name2)來強制使用Sort merge join。
cost = (outer access cost * # of hash partitions) + inner access cost
3.常用於執行的連接
Merge Join常執行Inner Join(內部聯接)、Left Outer Join(左外部聯接)、Left Semi Join(左半部聯接)、Left Anti Semi Join(左反半部聯接)、Right Outer Join(右外部聯接)、Right Semi Join(右半部聯接)、Right Anti Semi Join(右反半部聯接)和Union(聯合)邏輯操作。
在 Argument 列中，如果操作執行一對多聯接，則 Merge Join 運算符將包含 MERGE:() 謂詞；如果操作執行多對多聯接，則該運算符將包含 MANY-TO-MANY MERGE:() 謂詞。Argument 列還包含一個用於執行操作的列的列表，該列表以逗號分隔。Merge Join 運算符要求在各自的列上對兩個輸入進行排序，這可以通過在查詢計划中插入顯式排序操作來實現。如果不需要顯式排序（例如，如果數據庫內有合適的 B 樹索引或可以對多個操作（如合並聯接和對匯總分組）使用排序順序），則合並聯接尤其有效。
三.Hash Join
1.定義
Hash Match有兩個輸入：build input（也叫做outer input）和probe input（也叫做inner input），不僅用於inner/left/right join等，象union/group by等也會使用hash join進行操作，在group by中build input和probe input都是同一個記錄集。
Hash Match操作分兩個階段完成：Build（構造）階段和Probe（探測）階段。
Build（構造）階段主要構造哈希表(hash table)。在inner/left/right join等操作中，表的關聯字段作為hash key；在group by操作中，group by的字段作為hash key；在union或其它一些去除重復記錄的操作中，hash key包括所有的select字段。
Build操作從build input輸入中取出每一行記錄，將該行記錄關聯字段的值使用hash函數生成hash值，這個hash值對應到hash table中的hash buckets（哈希表目）。如果一個hash值對應到多個hash buckts，則這些hash buckets使用鏈表數據結構連接起來。當整個build input的table處理完畢后，build input中的所有記錄都被hash table中的hash buckets引用/關聯了。
Probe（探測）階段，SQL Server從probe input輸入中取出每一行記錄，同樣將該行記錄關聯字段的值，使用build階段中相同的hash函數生成hash值，根據這個hash值，從build階段構造的hash table中搜索對應的hash bucket。hash算法中為了解決沖突，hash bucket可能會鏈接到其它的hash bucket，probe動作會搜索整個沖突鏈上的hash bucket，以查找匹配的記錄。
如果build input記錄數非常大，構建的hash table無法在內存中容納時，SQL Server分別將build input和probe input切分成多個分區部分（partition），每個partition都包括一個獨立的、成對匹配的build input和probe input，這樣就將一個大的hash join切分成多個獨立、互相不影響的hash join，每一個分區的hash join都能夠在內存中完成。SQL Server將切分后的partition文件保存在磁盤上，每次裝載一個分區的build input和probe input到內存中，進行一次hash join。這種hash join叫做Grace Hash join，使用的Grace Hash Join算法。
2.應用場景
適用於兩個表的數據量差別很大。但需要注意的是：如果HASH表太大，無法一次構造在內存中，則分成若干個partition，寫入磁盤的temporary segment，則會多一個I/O的代價，會降低效率，此時需要有較大的temporary segment從而盡量提高I/O的性能。
可以用USE_HASH(table_name1 table_name2)提示來強制使用散列連接。如果使用散列連HASH_AREA_SIZE 初始化參數必須足夠的大，如果是9i，Oracle建議使用SQL工作區自動管理，設置WORKAREA_SIZE_POLICY 為AUTO，然后調整PGA_AGGREGATE_TARGET 即可。
也可以使用HASH_JOIN_ENABLED=FALSE(默認為TRUE)強制不使用hash join。
cost = (outer access cost * # of hash partitions) + inner access cost
3.常用於執行的鏈接
Hash Match運算符通過計算其生成輸入中每行的哈希值生成哈希表。HASH:()謂詞以及一個用於創建哈希值的列的列表出現在Argument列內。然后，該謂詞為每個探測行（如果適用）使用相同的哈希函數計算哈希值並在哈希表內查找匹配項。如果存在殘留謂詞（由 Argument 列中的 RESIDUAL:() 標識），則還須滿足此殘留謂詞，只有這樣行才能被視為是匹配項。行為取決於所執行的邏輯操作：
(1)對於聯接，使用第一個（頂端）輸入生成哈希表，使用第二個（底端）輸入探測哈希表。按聯接類型規定的模式輸出匹配項（或不匹配項）。如果多個聯接使用相同的聯接列，這些操作將分組為一個哈希組。
(2)對於非重復或聚合運算符，使用輸入生成哈希表（刪除重復項並計算聚合表達式）。生成哈希表時，掃描該表並輸出所有項。
(3)對於 union 運算符，使用第一個輸入生成哈希表（刪除重復項）。使用第二個輸入（它必須沒有重復項）探測哈希表，返回所有沒有匹配項的行，然后掃描該哈希表並返回所有項。
四.性能分析
Hash join的主要資源消耗在於CPU(在內存中創建臨時的hash表，並進行hash計算)，而merge join的資源消耗主要在於磁盤I/O(掃描表或索引)。在並行系統中，hash join對CPU的消耗更加明顯。所以在CPU緊張時，最好限制使用hash join。
在絕大多數情況下，hash join效率比其他join方式效率更高：
在Sort-Merge Join(SMJ)，兩張表的數據都需要先做排序，然后做merge。因此效率相對最差;
Nested-Loop Join(NL)效率比SMJ更高。特別是當驅動表的數據量很大(集的勢高)時。這樣可以並行掃描內表。
Hash join效率最高，因為只要對兩張表掃描一次
Merge Join(合並聯接)本身的速度很快，但如果需要排序操作，選擇合並聯接就會非常費時。然而，如果數據量很大且能夠從現有 B 樹索引中獲得預排序的所需數據，則合並聯接通常是最快的可用聯接算法。如果是無序的數據，Merge Join首先做的是排序，如果數據量大，排序就會溢出到tempdb, 效率就將低了。
如果外部輸入很小(<10000)而內部輸入很大且預先創建了索引，則Nested Loops(嵌套循環聯接)尤其有效。在許多小事務中（如那些只影響較小的一組行的事務），索引嵌套循環聯接遠比合並聯接和哈希聯接優越。但在大查詢中，嵌套循環聯接通常不是最佳選擇。
如果兩個表的數據量差別很大,則使用Hash Match。但需要注意的是：如果HASH表太大，無法一次構造在內存中，則分成若干個partition，寫入磁盤的temporary segment，則會多一個I/O的代價，會降低效率，此時需要有較大的temporary segment從而盡量提高I/O的性能。Hash join的主要資源消耗在於CPU(在內存中創建臨時的HASH表，並進行HASH計算)，而Merge join的資源消耗主要在於磁盤I/O(掃描表或索引)。
五.優化原則
1.若有單行謂詞，則他的表一定是驅動表（select * from employees e,departments d where e.department_id=d.department_id and e.department_id=100 and salary=10000; 上面的語句中e.department_id=d.department_id是連接謂詞，e.department_id=100是非連接謂詞（對連接列的限制），salary=10000是單行謂詞（對非連接列的限制））
2.外連接時，一定是用顯示的行數比較多的那個表作為驅動表。如：
select e.employee_id,e.department_id,d.manager_id,d.location_id from employees e right join departments d on e.department_id=d.department_id
則departments表顯示的行數一定大於等於employees表，所以應該要以departments表作為驅動表，如果以employees表作為驅動表，則departments表中多顯示的那幾行就顯示不出來了
4.一般情況下，Hash Join處理代價非常高，是數據庫服務器內存和CPU的頭號殺手之一，尤其是涉及到分區（數據量太大導致內存不夠的情況，或者並發訪問很高導致當前處理線程無法獲得足夠的內存，那么數據量不是特大的情況下也可能需要進行分區），為了盡快的完成所有的分區步驟，將使用大量異步的I/O操作，因此期間單一一個線程就可能導致多個磁盤驅動器出於忙碌狀態，這很有可能阻塞其它線程的執行。 因此，
5. 要避免大數據的Hash Join，盡量將其轉化為高效的Merge Join、Nested Loops。可能使用的手段有表結構設計、索引調整設計、SQL優化，以及業務設計優化。例如冗余字段的運用，將統計分析結果用service定期跑到靜態表中，適當的冗余表，使用AOP或類似機制同步更新等。
6. 盡量減少join兩個輸入端的數據量。這一點比較常犯的毛病是，條件不符合SARG((Searchable Arguments)，在子查詢內部條件給的不充分（SQL過於復雜情況下SQL Server查詢優化器經常犯傻，寫在子查詢外部的條件不會被用在子查詢內部，影響子查詢內部的效率或者是跟子查詢再join時候的效率）。