在早期版本，Oracle提供的是nested-loop join，两表连接就相当于二重循环，假定两表分别有m行和n行
如果内循环是全表扫描，时间复杂度就是O(m*n)
如果内循环是索引扫描，时间复杂度就是O(m*㏒n)
而hash join的时间复杂度是O(m*n)
因此10g后，hash join成为缺省的连接方法
对于三种连接，我们都可以使用hint来强制让优化器走：use_hash,use_nl,use_merge
三大连接方法的大纲先列如下：
nested loop
从A表抽一条记录，遍历B表查找匹配记录，然后从a表抽下一条，遍历B表。。。
就是一个二重循环
hash join
将A表按连接键计算出一个hash表，然后从B表一条条抽取记录，计算hash值，根据hash到A表的hash来匹配符合条件的记录
sort merge join
将A，B表都排好序，然后做merge，符合条件的选出
接下来分别谈谈各种连接
㈠ Nested Loop Join
⑴ 执行原理
例如：
select t1.*,t2.* from t1,t2 where t1.col1=t2.col2;
访问机制如下：
for i in (select * from t1) loop
for j in (select * from t2 where col2=i.col1) loop
display results;
end loop;
end loop;
类似一个嵌套循环
嵌套循环执行时，先是外层循环进入内层循环，并在内层循环终止之后
接着执行外层循环再由外层循环进入内层循环中，当外层循环全部终止时，程序结束
⑵ 步骤如下：
① 确定驱动表
② 把inner 表分配给驱动表
③ 针对驱动表的每一行，访问被驱动表的所有行
⑶执行计划大致如下：
NESTED LOOPS
outer_loop
inner_loop
优化器模式为FIRST_ROWS时，我们经常会发现有大量的NESTED LOOP
这时，在返回数据给用户时，我们没有必要缓存任何数据，这是nested loop的一大亮点
⑷ 使用场景
一般用在连接的表中有索引，并且索引选择性较好（也就是Selectivity接近1）的时候
也就是驱动表的记录集比较小（<10000）而且inner表需要有有效的访问方法（Index）
需要注意的是：JOIN的顺序很重要，驱动表的记录集一定要小，返回结果集的响应时间是最快的
⑸ 和索引的关系
嵌套循环和索引就像一对孪生兄弟，一般需要共同考量与设计
这从优化器的执行机制可以看出，比如，存在2张表，一个10条记录，一个1000万条记录
以小表为驱动表，则代价为：10*(通过索引在大表查询一条记录的代价)
如果1000万的大表没有索引的时候，那么COST的代价可想而知
因此，在多表连接时，注意被驱动表的连接字段是否需要创建索引
或者连接字段与该表的其他约束条件字段上是否需要创建复合索引
㈡ Sort Merge Join
⑴ 执行原理
例如：
select t1.*,t2.* from t1,t2 where t1.id=t2.id;
访问机制如下：
访问t1，并order by t1_1.id，这里的id代表连接字段
访问t2，并order by t2_1.id
join t1_1.id = t2_1.id，依次交替 比对 归并，但无所谓驱动
⑵ 使用场景
虽说，hash join就是用来替代sj的，但如果你的服务器的CPU资源和MEM资源都很紧张的时候，建议用SORT MERGE JOIN
因为hash join比sort merge join需要的资源更多。特别是cpu
10g sql tuning 文档上写道：
On the other hand, sort-merge joins can perform better than hash joins if both of the following conditions are met:
The row sources are already sorted.
A sort operation does not have to be done.
所以，sj大概就用在没有索引，并且数据已经排序的情况
由于hash join比较重要也比较难理解，所以这里Think就单独为它开在下一篇博客里头了