Oracle-表链接类型和表链接方式
表链接类型：
Oracle - 表链接的几种类型：html
- 内链接(天然链接)
外链接 web
- 左外链接 (左边的表不加限制)
- 右外链接(右边的表不加限制)
- 全外链接(左右两表都不加限制)
- 自链接（同一张表内的链接）
SQL的标准语法：sql
select table1.column,table2.column
from table1 [inner | left | right | full ] join table2 on table1.column1 = table2.column2;
inner join 表示内链接；
left join表示左外链接；
right join表示右外链接；
full join表示彻底外链接；
on子句 用于指定链接条件。
注意：
1.若是使用from子句指定内、外链接，则必需要使用on子句指定链接条件；
2.若是使用（+）操做符指定外链接，则必须使用where子句指定链接条件。
示意图以下：svg
表链接方式：指执行计划里面的表链接方式
Oracle - 表链接的几种方式：函数
- SORT MERGE JOIN（排序-合并链接）
- NESTED LOOPS（嵌套循环）
- HASH JOIN（哈希链接）
- CARTESIAN PRODUCT（笛卡尔积）
链接说明：学习
- Oracle一次只能链接两个表。无论查询中有多少个表，Oracle 在链接中一次仅能操做两张表。
- 当执行多个表的链接时，优化器从一个表开始，将它与另外一个表链接；而后将中间结果与下一个表链接，以此类推，直处处理完全部表为止。
举例：优化
注：这里将首先存取的表称做 row source 1，将以后参与链接的表称做 row source 2；ui
（1） SORT MERGE JOIN（排序-合并链接）：spa
假设有查询：select a.name, b.name from table_A a join table_B b on (a.id = b.id)code
内部链接过程：
a) 生成 row source 1 须要的数据，按照链接操做关联列（如示例中的a.id）对这些数据进行排序
b) 生成 row source 2 须要的数据，按照与 a) 中对应的链接操做关联列（b.id）对数据进行排序
c) 两边已排序的行放在一块儿执行合并操做（对两边的数据集进行扫描并判断是否链接）
延伸：
若是示例中的链接操做关联列 a.id，b.id 以前就已经被排过序了的话，链接速度即可大大提升，由于排序是很费时间和资源的操做，尤为对于有大量数据的表。
故能够考虑在 a.id，b.id 上创建索引让其能预先排好序。不过遗憾的是，因为返回的结果集中包括全部字段，因此一般的执行计划中，即便链接列存在索引，也不会进入到执行计划中，除非进行一些特定列处理（如仅仅只查询有索引的列等）。
排序-合并链接的表无驱动顺序，谁在前面均可以；
排序-合并链接适用的链接条件有： < <= = > >= ，不适用的链接条件有： <> like
（2） NESTED LOOPS（嵌套循环）：
内部链接过程：
a) 取出 row source 1 的 row 1（第一行数据），遍历 row source 2 的全部行并检查是否有匹配的，取出匹配的行放入结果集中
b) 取出 row source 1 的 row 2（第二行数据），遍历 row source 2 的全部行并检查是否有匹配的，取出匹配的行放入结果集中
c) ……
若 row source 1 （即驱动表）中返回了 N 行数据，则 row source 2 也相应的会被全表遍历 N 次。
由于 row source 1 的每一行都会去匹配 row source 2 的全部行，因此当 row source 1 返回的行数尽量少而且能高效访问 row source 2（如创建适当的索引）时，效率较高。
延伸：
嵌套循环的表有驱动顺序，注意选择合适的驱动表。
嵌套循环链接有一个其余链接方式没有的好处是：能够先返回已经链接的行，而没必要等全部的链接操做处理完才返回数据，这样能够实现快速响应。
应尽量使用限制条件（Where过滤条件）使驱动表（row source 1）返回的行数尽量少，同时在匹配表（row source 2）的链接操做关联列上创建惟一索引（UNIQUE INDEX）或是选择性较好的非惟一索引，此时嵌套循环链接的执行效率会变得很高。若驱动表返回的行数较多，即便匹配表链接操做关联列上存在索引，链接效率也不会很高。
（3）HASH JOIN（哈希链接） :
哈希链接只适用于等值链接（即链接条件为 = ）
HASH JOIN对两个表作链接时并不必定是都进行全表扫描，其并不限制表访问方式；
内部链接过程简述：
a) 取出 row source 1（驱动表，在HASH JOIN中又称为Build Table） 的数据集，而后将其构建成内存中的一个 Hash Table（Hash函数的Hash KEY就是链接操做关联列），建立Hash位图（bitmap）。
b) 取出 row source 2（匹配表）的数据集，对其中的每一条数据的链接操做关联列使用相同的Hash函数并找到对应的 a) 里的数据在 Hash Table 中的位置，在该位置上检查可否找到匹配的数据。
补充：
还想进一步加深学习的同窗能够点击下列连接，写的算比较详细的了。