在SQL Server中，我們所常見的表與表之間的Inner Join,Outer Join都會被執(zhí)行引擎根據(jù)所選的列，數(shù)據(jù)上是否有索引，所選數(shù)據(jù)的選擇性轉(zhuǎn)化為Loop Join,Merge Join,Hash Join這三種物理連接中的一種。理解這三種物理連接是理解在表連接時解決性能問題的基礎(chǔ)，下面我來對這三種連接的原理，適用場景進行描述。
嵌套循環(huán)連接(Nested Loop Join)
循環(huán)嵌套連接是最基本的連接,正如其名所示那樣，需要進行循環(huán)嵌套，嵌套循環(huán)是三種方式中唯一支持不等式連接的方式，這種連接方式的過程可以簡單的用下圖展示:
圖1.循環(huán)嵌套連接的第一步
圖2.循環(huán)嵌套連接的第二步
由上面兩個圖不難看出，循環(huán)嵌套連接查找內(nèi)部循環(huán)表的次數(shù)等于外部循環(huán)的行數(shù)，當外部循環(huán)沒有更多的行時，循環(huán)嵌套結(jié)束。另外，還可以看出，這種連接方式需要內(nèi)部循環(huán)的表有序（也就是有索引），并且外部循環(huán)表的行數(shù)要小于內(nèi)部循環(huán)的行數(shù)，否則查詢分析器就更傾向于Hash Join(會在本文后面講到)。
通過嵌套循環(huán)連接也可以看出，隨著數(shù)據(jù)量的增長這種方式對性能的消耗將呈現(xiàn)出指數(shù)級別的增長，所以數(shù)據(jù)量到一定程度時，查詢分析器往往就會采用這種方式。
下面我們通過例子來看一下循環(huán)嵌套連接,利用微軟的AdventureWorks數(shù)據(jù)庫:
圖3.一個簡單的嵌套循環(huán)連接
圖3中ProductID是有索引的，并且在循環(huán)的外部表中（Product表）符合ProductID=870的行有4688條，因此，對應(yīng)的SalesOrderDetail表需要查找4688次。讓我們在上面的查詢中再考慮另外一個例子,如圖4所示。
圖4.額外的列帶來的額外的書簽查找
由圖4中可以看出，由于多選擇了一個UnitPrice列，導(dǎo)致了連接的索引無法覆蓋所求查詢，必須通過書簽查找來進行，這也是為什么我們要養(yǎng)成只Select需要的列的好習慣，為了解決上面的問題，我們既可以用覆蓋索引，也可以減少所需的列來避免書簽查找。另外，上面符合ProductID的行僅僅只有5條，所以查詢分析器會選擇書簽查找，假如我們將符合條件的行進行增大，查詢分析器會傾向于表掃描（通常來說達到表中行數(shù)的1%以上往往就會進行table scan而不是書簽查找，但這并不絕對），如圖5所示。
圖5.查詢分析器選擇了表掃描
可以看出，查詢分析器此時選擇了表掃描來進行連接，這種方式效率要低下很多，因此好的覆蓋索引和Select *都是需要注意的地方。另外，上面情況即使涉及到表掃描，依然是比較理想的情況，更糟糕的情況是使用多個不等式作為連接時，查詢分析器即使知道每一個列的統(tǒng)計分布，但卻不知道幾個條件的聯(lián)合分布，從而產(chǎn)生錯誤的執(zhí)行計劃,如圖6所示。
圖6.由于無法預(yù)估聯(lián)合分布，導(dǎo)致的偏差
由圖6中，我們可以看出，估計的行數(shù)和實際的行數(shù)存在巨大的偏差，從而應(yīng)該使用表掃描但查詢分析器選擇了書簽查找，這種情況對性能的影響將會比表掃描更加巨大。具體大到什么程度呢？我們可以通過強制表掃描和查詢分析器的默認計劃進行比對，如圖7所示。
圖7.強制表掃描性能反而更好
合并連接(Merge Join)
談到合并連接，我突然想起在西雅圖參加SQL Pass峰會晚上酒吧排隊點酒，由于我和另外一哥們站錯了位置，貌似我們兩個在插隊一樣，我趕緊說:I'm sorry,i thought here is end of line。對方無不幽默的說:”It's OK,In SQL Server,We called it merge join”。
由上面的小故事不難看出，Merge Join其實上就是將兩個有序隊列進行連接，需要兩端都已經(jīng)有序，所以不必像Loop Join那樣不斷的查找循環(huán)內(nèi)部的表。其次，Merge Join需要表連接條件中至少有一個等號查詢分析器才會去選擇Merge Join。
Merge Join的過程我們可以簡單用下面圖進行描述:
圖8.Merge Join第一步
Merge Join首先從兩個輸入集合中各取第一行，如果匹配，則返回匹配行。加入兩行不匹配，則有較小值的輸入集合+1，如圖9所示。
圖9.更小值的輸入集合向下進1
用C#代碼表示Merge Join的話如代碼1所示。
復(fù)制代碼 代碼如下:
public class MergeJoin
{
// Assume that left and right are already sorted
public static Relation Sort(Relation left, Relation right)
{
Relation output = new Relation();
while (!left.IsPastEnd() !right.IsPastEnd())
{
if (left.Key == right.Key)
{
output.Add(left.Key);
left.Advance();
right.Advance();
}
else if (left.Key right.Key)
left.Advance();
else //(left.Key > right.Key)
right.Advance();
}
return output;
}
}
代碼1.Merge Join的C#代碼表示
因此，通常來說Merge Join如果輸入兩端有序，則Merge Join效率會非常高，但是如果需要使用顯式Sort來保證有序?qū)崿F(xiàn)Merge Join的話，那么Hash Join將會是效率更高的選擇。但是也有一種例外，那就是查詢中存在order by,group by,distinct等可能導(dǎo)致查詢分析器不得不進行顯式排序，那么對于查詢分析器來說，反正都已經(jīng)進行顯式Sort了,何不一石二鳥的直接利用Sort后的結(jié)果進行成本更小的MERGE JOIN？在這種情況下，Merge Join將會是更好的選擇。
另外，我們可以由Merge Join的原理看出，當連接條件為不等式(但不包括!=)，比如說> >=等方式時，Merge Join有著更好的效率。
下面我們來看一個簡單的Merge Join,這個Merge Join是由聚集索引和非聚集索引來保證Merge Join的兩端有序，如圖10所示。
圖10.由聚集索引和非聚集索引保證輸入兩端有序
當然，當Order By,Group By時查詢分析器不得不用顯式Sort,從而可以一箭雙雕時，也會選擇Merge Join而不是Hash Join,如圖11所示。
圖11.一箭雙雕的Merge Join
哈希匹配(Hash Join)
哈希匹配連接相對前面兩種方式更加復(fù)雜一些，但是哈希匹配對于大量數(shù)據(jù)，并且無序的情況下性能均好于Merge Join和Loop Join。對于連接列沒有排序的情況下(也就是沒有索引)，查詢分析器會傾向于使用Hash Join。
哈希匹配分為兩個階段,分別為生成和探測階段，首先是生成階段，第一階段生成階段具體的過程可以如圖12所示。
圖12.哈希匹配的第一階段
圖12中，將輸入源中的每一個條目經(jīng)過散列函數(shù)的計算都放到不同的Hash Bucket中，其中Hash Function的選擇和Hash Bucket的數(shù)量都是黑盒，微軟并沒有公布具體的算法，但我相信已經(jīng)是非常好的算法了。另外在Hash Bucket之內(nèi)的條目是無序的。通常來講，查詢優(yōu)化器都會使用連接兩端中比較小的哪個輸入集來作為第一階段的輸入源。
接下來是探測階段，對于另一個輸入集合，同樣針對每一行進行散列函數(shù)，確定其所應(yīng)在的Hash Bucket,在針對這行和對應(yīng)Hash Bucket中的每一行進行匹配，如果匹配則返回對應(yīng)的行。
通過了解哈希匹配的原理不難看出，哈希匹配涉及到散列函數(shù)，所以對CPU的消耗會非常高，此外，在Hash Bucket中的行是無序的，所以輸出結(jié)果也是無序的。圖13是一個典型的哈希匹配，其中查詢分析器使用了表數(shù)據(jù)量比較小的Product表作為生成，而使用數(shù)據(jù)量大的SalesOrderDetail表作為探測。
圖13.一個典型的哈希匹配連接
上面的情況都是內(nèi)存可以容納下生成階段所需的內(nèi)存，如果內(nèi)存吃緊，則還會涉及到Grace哈希匹配和遞歸哈希匹配，這就可能會用到TempDB從而吃掉大量的IO。這里就不細說了,有興趣的同學可以移步:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/aa178403(v=SQL.80).aspx。
總結(jié)
下面我們通過一個表格簡單總結(jié)這幾種連接方式的消耗和使用場景:
|
嵌套循環(huán)連接 |
合并連接 |
哈希連接 |
| 適用場景 |
外層循環(huán)小，內(nèi)存循環(huán)條件列有序 |
輸入兩端都有序 |
數(shù)據(jù)量大，且沒有索引 |
| CPU |
低 |
低（如果沒有顯式排序） |
高 |
| 內(nèi)存 |
低 |
低（如果沒有顯式排序） |
高 |
| IO |
可能高可能低 |
低 |
可能高可能低 |
理解SQL Server這幾種物理連接方式對于性能調(diào)優(yōu)來說必不可少，很多時候當篩選條件多表連接多時，查詢分析器就可能不是那么智能了，因此理解這幾種連接方式對于定位問題變得尤為重要。此外，我們也可以通過從業(yè)務(wù)角度減少查詢范圍來減少低下性能連接的可能性。
參考文獻:
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/aa178403(v=SQL.80).aspx
http://www.dbsophic.com/SQL-Server-Articles/physical-join-operators-merge-operator.html
文章來自：http://www.cnblogs.com/CareySon/
