关于oracle中的hash join详解

一、  hash join概念                  

hash join(HJ)是一种用于equi-join（而anti-join就是使用NOT IN时的join）的技术。在Oracle中，它是从7.3开始引入的，以代替sort-merge和nested-loop join方式，提高效率。在CBO（hash join只有在CBO才可能被使用到）模式下，优化器计算代价时，首先会考虑hash join。可以通过提示use_hash来强制使用hash join，也可以通过修改会话或数据库参数HASH_JOIN_ENABLED=FALSE（默认为TRUE）强制不使用hash join。                 Hash join的主要资源消耗在于CPU（在内存中创建临时的hash表，并进行hash计算），而merge join的资源消耗主要在于磁盘IO（扫描表或索引）。在并行系统中，hash join对CPU的消耗更加明显。所以在CPU紧张时，最好限制使用hash join。            

在绝大多数情况下，hash join效率比其他join方式效率更高：                 

在Sort-Merge Join(SMJ)，两张表的数据都需要先做排序，然后做merge。因此效率相对最差；                 

Nested-Loop Join(NL)效率比SMJ更高。特别是当驱动表的数据量很大（集的势高）时。这样可以并行扫描内表。                 

Hash join效率最高，因为只要对两张表扫描一次。                  

Hash join一般用于一张小表和一张大表进行join时。Hash join的过程大致如下（下面所说的内存就指sort area，关于过程，后面会作详细讨论）：            

1． 一张小表被hash在内存中。因为数据量小，所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中，剩下的少量数据被放置在临时表空间中；            

2． 每读取大表的一条记录，就和小表中内存中的数据进行比较，如果符合，则立即输出数据（也就是说没有读取临时表空间中的小表的数据）。而如果大表的数据与小表中临时表空间的数据相符合，则不直接输出，而是也被存储临时表空间中。            

3． 当大表的所有数据都读取完毕，将临时表空间中的数据以其输出。                  

如果小表的数据量足够小（小于hash area size），那所有数据就都在内存中了，可以避免对临时表空间的读写。            

如果是并行环境下，前面中的第2步就变成如下了：每读取一条大表的记录，和内存中小表的数据比较，如果符合先做join，而不直接输出，直到整张大表数据读取完毕。如果内存足够，Join好的数据就保存在内存中。否则，就保存在临时表空间中。            

二、  Oracle中与hash join相关的参数                 

首先，要注意的是，hash join只有在CBO方式下才会被激活。在oracle中与hash join相关的参数主要有以下几个：            

1.HASH_JOIN_ENABLED                 

这个参数是控制查询计划是否采用hash join的“总开关”。它可以在会话级和实例级被修改。默认为TRUE，既可以（不是一定，要看优化器计算出来的代价）使用。如果设为FALSE，则禁止使用hash join。            

2.HASH_AREA_SIZE                 

这个参数控制每个会话的hash内存空间有多大。它也可以在会话级和实例级被修改。默认（也是推荐）值是sort area空间大小的两倍（2*SORT_AREA_SIZE）。要提高hash join的效率，就一定尽量保证sort area足够大，能容纳下整个小表的数据。但是因为每个会话都会开辟一个这么大的内存空间作为hash内存，所以不能过大（一般不建议超过2M）。在Oracle9i及以后版本中，Oracle不推荐在dedicated server中使用这个参数来设置hash内存，而是推荐通过设置PGA_AGGRATE_TARGET参数来自动管理PGA内存。保留HASH_AREA_SIZE只是为了向后兼容。在dedicated server中，hash area是从PGA中分配的，而在MTS(Multi-Threaded Server)中，hash area是从UGA中分配的。                 

另外，还要注意的是，每个会话并不一定只打开一个hash area，因为一个查询中可能不止一个hash join，这是就会相应同时打开多个hash area。            

3.HAHS_MULTIBLOCK_IO_COUNT                 

这个参数决定每次读入hash area的数据块数量。因此它会对IO性能产生影响。他只能在init.ora或spfile中修改。在8.0及之前版本，它的默认值是1，在8i及以后版本，默认值是0。一般设置为1-(65536/DB_BLOCK_SIZE)。        在9i中，这个参数是一个隐藏参数：_HASH_MULTIBLOCK_IO_COUNT，可以通过表x$ksppi查询和修改。                 

另外，在MTS中，这个参数将不起作用（只会使用1）。                 

它的最大值受到OS的IO带宽和DB_BLOCK_SIZE的影响。既不能大于MAX_IO_SIZE/DB_BLOCK_SIZE。                 

在8i及以后版本，如果这个值设置为0，则表示在每次查询时，Oracle自己自动计算这个值。这个值对IO性能影响非常大，因此，建议不要修改这个参数，使用默认值0，让Oracle自己去计算这个值。如果一定要设置这个值，要保证以下不等式能成立：R/M < Po2(M/C)其中，R表示小表的大小；M=HASH_AREA_SIZE*0.9；Po2(n)为n的2次方；C=HASH_MULTIBLOCK_IO_COUNT*DB_BLOCK_SIZE。            

三、  Hash join的过程                 

一次完整的hash join如下：            

1.计算小表的分区（bucket）数                

决定hash join的一个重要因素是小表的分区（bucket）数。这个数字由hash_area_size、hash_multiblock_io_count和db_block_size参数共同决定。Oracle会保留hash area的20%来存储分区的头信息、hash位图信息和hash表。因此，这个数字的计算公式是：                 

Bucket数=0.8*hash_area_size/(hash_multiblock_io_count*db_block_size)            

2.Hash计算                    

读取小表数据（简称为R），并对每一条数据根据hash算法进行计算。Oracle采用两种hash算法进行计算，计算出能达到最快速度的hash值（第一hash值和第二hash值）。而关于这些分区的全部hash值（第一hash值）就成为hash表。            

3.存放数据到hash内存中                 

将经过hash算法计算的数据，根据各个bucket的hash值（第一hash值）分别放入相应的bucket中。第二hash值就存放在各条记录中。            

4.创建hash位图                 

与此同时，也创建了一个关于这两个hash值映射关系的hash位图。            

5超出内存大小部分被移到磁盘                 

如果hash area被占满，那最大一个分区就会被写到磁盘（临时表空间）上去。任何需要写入到磁盘分区上的记录都会导致磁盘分区被更新。这样的话，就会严重影响性能，因此一定要尽量避免这种情况。2-5一直持续到整个表的数据读取完毕。            

6.对分区排序                 

为了能充分利用内存，尽量存储更多的分区，Oracle会按照各个分区的大小将他们在内存中排序。            

7.读取大表数据，进行hash匹配                 

接下来就开始读取大表（简称S）中的数据。按顺序每读取一条记录，计算它的hash值，并检查是否与内存中的分区的hash值一致。如果是，返回join数据。如果内存中的分区没有符合的，就将S中的数据写入到一个新的分区中，这个分区也采用与计算R一样的算法计算出hash值。也就是说这些S中的数据产生的新的分区数应该和R的分区集的分区数一样。这些新的分区被存储在磁盘（临时表空间）上。            

8.完全大表全部数据的读取                 

一直按照7进行，直到大表中的所有数据的读取完毕。             

9.处理没有join的数据                 

这个时候就产生了一大堆join好的数据和从R和S中计算存储在磁盘上的分区。            

10.二次hash计算                 

从R和S的分区集中抽取出最小的一个分区，使用第二种hash函数计算出并在内存中创建hash表。采用第二种hash函数的原因是为了使数据分布性更好。            

11.二次hash匹配                 

在从另一个数据源（与hash在内存的那个分区所属数据源不同的）中读取分区数据，与内存中的新hash表进行匹配。返回join数据。            

12.完成全部hash join                 

继续按照9-11处理剩余分区，直到全部处理完毕。                  

整个hash join就完成了。             

四、 关于唯一健值的hash位图                 

这个位图包含了每个hash分区是否有有值的信息。它记录了有数据的分区的hash值。这个位图的最大作用就是，如果S表中的数据没有与内存中的hash表匹配上，先查看这个位图，已决定是否将没有匹配的数据写入磁盘。那些不可能匹配到的数据（即位图上对应的分区没有数据）就不再写入磁盘。