Oracle表連接操作——Hash Join（哈希連接）上

在Oracle中，確定連接操作類型是執行計劃生成的重要方面。各種連接操作類型代表著不同的連接操作算法，不同的連接操作類型也適應于不同的數據量和數據分布情況。

無論是Nest Loop Join（嵌套循環），還是Merge Sort Join（合并排序連接），都是適應于不同特殊情況的古典連接方法。Nest Loop Join算法雖然可以借助連接列索引，但是帶來的隨機讀成本過大。而Merge Sort Join雖然可以減少隨機讀的情況，但是帶來的大規模Sort操作，對內存和Temp空間壓力過大。兩種算法在處理海量數據的時候，如果是海量隨機讀還是海量排序，都是不能被接受的連接算法。本篇中，我們介紹目前比較常用的一種連接方式Hash Join連接。

1、Hash Join（哈希連接）原理

從Oracle 7.3開始，Hash Join正式進入優化器執行計劃生成，只有CBO才能使用Hash Join操作。本質上說，Hash Join連接是借助Hash算法，連帶小規模的Nest Loop Join，同時利用內存空間進行高速數據緩存檢索的一種算法。

下面我們分步驟介紹Hash Join算法步驟：

   i.        Hash Join連接對象依然是兩個數據表，首先選擇出其中一個“小表”。這里的小表，就是參與連接操作的數據集合數據量小。對連接列字段的所有數據值，進行Hash函數操作。Hash函數是計算機科學中經常使用到的一種處理函數，利用Hash值的快速搜索算法已經被認為是成熟的檢索手段。Hash函數處理過的數據特征是“相同數據值的Hash函數值一定相同，不同數據值的Hash函數值可能相同”；

 ii.        經過Hash處理過的小表連接列，連同數據一起存放到Oracle PGA空間中。PGA中存在一塊空間為hash_area，專門存放此類數據。并且，依據不同的Hash函數值，進行劃分Bucket操作。每個Bucket中包括所有相同hash函數值的小表數據。同時建立Hash鍵值對應位圖。

iii.        之后對進行Hash連接大表數據連接列依次讀取，并且將每個Hash值進行Bucket匹配，定位到適當的Bucket上（應用Hash檢索算法）；

iv.        在定位到的Bucket中，進行小規模的精確匹配。因為此時的范圍已經縮小，進行匹配的成功率精確度高。同時，匹配操作是在內存中進行，速度較Merge Sort Join時要快很多；

下面是一個Hash Join的執行計劃。

PLAN_TABLE_OUTPUT

--------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 779051904

----------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation          | Name  | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

----------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT   |       |  2617 |   572K|   142   (1)| 00:00:02 |

|*  1 |  HASH JOIN         |       |  2617 |   572K|   142   (1)| 00:00:02 |

|   2 |   TABLE ACCESS FULL| SEGS  |  2503 |   312K|    16   (0)| 00:00:01 |

|   3 |   TABLE ACCESS FULL| OBJTS | 31083 |  2914K|   126   (1)| 00:00:02 |

----------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

   1 - access("SEGS"."SEGMENT_NAME"="OBJTS"."OBJECT_NAME")

從原理過程來看，Hash Join與Nest Loop Join/Merge Sort Join存在一定相似度。

首先，Hash Join同Nest Loop Join一樣，進行一定的嵌套循環匹配操作，不過差異在于匹配進行隨機讀的范圍是受限范圍。不會像Nest Loop Join一樣直接頻繁進行全表規模的隨機讀。

其次，Hash Join同之前介紹過的Merge Sort Join有相似點，都是利用PGA的空間進行獨立操作。Hash Join中的Bucket就是保存在內存的PGA中，有一塊專門Hash_Area進行該項操作。選擇小表作為驅動連接表，就是盡量爭取PGA內存中可以完全裝下小表數據，盡量不要使用Temp表空間。這樣，進行Hash匹配和精確匹配的速度就是有保證的。

最后，Hash Join使用的場景是有限制的。其中最大的一個就是連接操作僅能使用“=”連接。因為Hash匹配的過程只能支持相等操作。還有就是連接列的數據分布要盡量做到數據分布均勻，這樣產生的Bucket也會盡可能均勻。這樣限制匹配的速度才有保證。如果數據列分布偏移嚴重，Hash Join算法效率會有退化趨勢。

隨著系統數據量的不斷增加，出現Hash Join的場景就會越來越多。下面通過一系列實驗來確定Hash Join的各種特性。

2、Hash Join連接實驗

首先是準備實驗環境。

SQL> create table segs as select * from dba_segments where wner='SYS';

Table created

SQL> create table objts as select * from dba_objects where wner='SYS';

Table created

SQL> select count(*) from segs;

  COUNT(*)

----------

      2503

SQL> select count(*) from objts;

  COUNT(*)

----------

     31083

SQL> create index idx_segs_name on segs(segment_name);

Index created

SQL> create index idx_objts_name on objts(object_name);

Index created

SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'SEGS',cascade => true);

PL/SQL procedure successfully completed

SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'OBJTS',cascade => true);

PL/SQL procedure successfully completed

此時，我們對比三種連接方式的成本因素。

SQL> set autotrace traceonly;

SQL> select * from segs, objts where segs.segment_name=objts.object_name;

已選擇4870行。

執行計劃

----------------------------------------------------------

Plan hash value: 779051904

----------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation          | Name  | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

----------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT   |       |  2617 |   572K|   142   (1)| 00:00:02 |

|*  1 |  HASH JOIN         |       |  2617 |   572K|   142   (1)| 00:00:02 |

|   2 |   TABLE ACCESS FULL| SEGS  |  2503 |   312K|    16   (0)| 00:00:01 |

|   3 |   TABLE ACCESS FULL| OBJTS | 31083 |  2914K|   126   (1)| 00:00:02 |

----------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

   1 - access("SEGS"."SEGMENT_NAME"="OBJTS"."OBJECT_NAME")

統計信息

----------------------------------------------------------

          1  recursive calls

          0  db block gets

        814  consistent gets

          0  physical reads

          0  redo size

     356347  bytes sent via SQL*Net to client

       3940  bytes received via SQL*Net from client

        326  SQL*Net roundtrips to/from client

          0  sorts (memory)

          0  sorts (disk)

       4870  rows processed

SQL> select /*+use_nl(segs,objts)*/* from segs, objts where segs.segment_name=objts.object_name;

已選擇4870行。

執行計劃

----------------------------------------------------------

Plan hash value: 2045044449

-----------------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                    | Name           | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

-----------------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT             |                |  2617 |   572K|  5023   (1)| 00:01:01 |

|   1 |  NESTED LOOPS                |                |       |       |            |          |

|   2 |   NESTED LOOPS               |                |  2617 |   572K|  5023   (1)| 00:01:01 |

|   3 |    TABLE ACCESS FULL         | SEGS           |  2503 |   312K|    16   (0)| 00:00:01 |

|*  4 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_OBJTS_NAME |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |

|   5 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| OBJTS          |     1 |    96 |     2   (0)| 00:00:01 |

-----------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

   4 - access("SEGS"."SEGMENT_NAME"="OBJTS"."OBJECT_NAME")

統計信息

----------------------------------------------------------

          1  recursive calls

          0  db block gets

       5799  consistent gets

          0  physical reads

          0  redo size

     406352  bytes sent via SQL*Net to client

       3940  bytes received via SQL*Net from client

        326  SQL*Net roundtrips to/from client

          0  sorts (memory)

          0  sorts (disk)

       4870  rows processed

SQL> select /*+use_merge(segs,objts)*/* from segs, objts where segs.segment_name=objts.object_name;

已選擇4870行。

執行計劃

----------------------------------------------------------

Plan hash value: 2272228973

-------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation           | Name  | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time     |

-------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT    |       |  2617 |   572K|       |   900   (1)| 00:00:11 |

|   1 |  MERGE JOIN         |       |  2617 |   572K|       |   900   (1)| 00:00:11 |

|   2 |   SORT JOIN         |       |  2503 |   312K|   920K|    90   (2)| 00:00:02 |

|   3 |    TABLE ACCESS FULL| SEGS  |  2503 |   312K|       |    16   (0)| 00:00:01 |

|*  4 |   SORT JOIN         |       | 31083 |  2914K|  8168K|   809   (1)| 00:00:10 |

|   5 |    TABLE ACCESS FULL| OBJTS | 31083 |  2914K|       |   126   (1)| 00:00:02 |

-------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

   4 - access("SEGS"."SEGMENT_NAME"="OBJTS"."OBJECT_NAME")

       filter("SEGS"."SEGMENT_NAME"="OBJTS"."OBJECT_NAME")

統計信息

----------------------------------------------------------

          1  recursive calls

          0  db block gets

        494  consistent gets

          0  physical reads

          0  redo size

     427743  bytes sent via SQL*Net to client

       3940  bytes received via SQL*Net from client

        326  SQL*Net roundtrips to/from client

          2  sorts (memory)

          0  sorts (disk)

       4870  rows processed

詳細對比見下圖：

三種連接方式，SQL數據量、語句相同，最后獲取不同的成本消耗?？梢钥闯?，當數據量達到萬級之后，Nest Loop Join的隨機讀會急劇增加，帶來的CPU成本和總執行時間成本也會大大增加。

而使用Merge Sort Join帶來的塊讀是相對較少，但是付出的CPU成本和執行時間也是不可忽視的。將數據集合排序映射到內存中（可能要利用Temp Tablespace），需要消耗很大的CPU和內存資源（排序段）。

總體來說，Hash Join在這個SQL中還是能帶來很好的綜合性能的。只有塊讀稍大，其他指標都是可以接受的最好值。

下面我們介紹與Hash Join相關的一些系統參數，和Hash Join進行的三種操作模式。不同的系統參數，可能會給CBO成本運算帶來影響。不同的操作模式，幫助我們理解PGA中的hash_area大小是如何影響到Hash Join操作的性能。