【数据库】表的连接在执行时的算法解析，嵌套循环连接算法的几种实现，多表连接中表的数量会影响什么

嵌套循环连接

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前言

随着信息技术的飞速发展，数据已经渗透到各个领域，成为现代社会最重要的资产之一。在这个大数据时代，数据库理论在数据管理、存储和处理中发挥着至关重要的作用。然而，很多读者可能对数据库理论感到困惑，不知道如何选择合适的数据库，如何设计有效的数据库结构，以及如何处理和管理大量的数据。因此，本专栏旨在为读者提供一套全面、深入的数据库理论指南，帮助他们更好地理解和应用数据库技术。

数据库理论是研究如何有效地管理、存储和检索数据的学科。在现代信息化社会中，数据量呈指数级增长，如何高效地处理和管理这些数据成为一个重要的问题。同时，随着云计算、物联网、大数据等新兴技术的不断发展，数据库理论的重要性日益凸显。

因此，本专栏的分享希望可以提高大家对数据库理论的认识和理解，对于感兴趣的朋友带来帮助。

概述

前面几篇博客介绍了查询执行中，最基本的表扫描操作中的一趟算法的应用。

本文继续介绍查询执行中，经常碰到的连接操作，涉及到两张以上表的数据，表越多效率越低，所以在实际应用中，我们要尽量减少连接当中涉及到的表的数量，下面的分享中可以找到答案。

原理介绍

对于连接操作，最通用的算法就是采用嵌套循环方式来实现，它不用区分表的大小，都可以适应。之前我们分享了一趟扫描算法，但对于嵌套循环连接来讲，它不是严格意义上的一趟算法，可以叫它一趟半算法，因为它在扫描的过程中，会重复多次读取其中一张表的数据。

这也是它通用的原因所在，占用空间只需要两个数据块的缓冲区大小。

在实际实现算法时，我们会分为两个形式，一种是基于元组的嵌套循环算法，一种是基于块的嵌套循环算法，下面就让我们看看它们的流程。

基于元组的嵌套循环连接算法

嵌套循环连接最直接的方式，就是对所涉及表的各个元组进行处理，每次从表中得到一个元组，然后遍历另一张的表的元组进行连接，再从第一张表中得到下一条元组，又重新遍历第二张表的所有元组，直到第一张表的元组遍历完。

假定表R(X,Y)与表S(Y,X)进行连接，用伪代码表示如下：

for S中的每条元组 s DOfor R中的每条元组 r DOif r 与 s 连接形成元组 t Thenoutput t;

基于元组的循环迭代器

嵌套循环连接的一个最大优点是它非常适合用于迭代器结构，这样可以避免有很多中间数据，假定关系R和S都是非空的，可以实现嵌套循环连接的三个迭代函数，示意如下：

Open()
{R.Open();S.Open();s = S.GetNext();
}GetNext()
{for(;;){r = R.GetNext();if(r == notFound){/* R是内循环表，已经遍历完 */R.Close();s = S.GetNext();if(s == notFound){/* 外层循环表 S，已经遍历完，整个结束 */return ;}/* 重新从头扫描R表 */R.Open();r = R.GetNex(); }if(r与s 能连接)break;}return r与s的连接；
}Close()
{R.Close();S.Close();
}

代价分析

这一算法需要的磁盘I/O数量，可能最多与两张表的元组行数的乘积，也就是一个双层循环的循环次数。

当连接的表数量多时，每增加一张表，就会多一层循环，可想而知，磁盘I/O数量是惊人的。

基于块的嵌套循环连接算法

对于基于元组的嵌套循环连接算法带来的I/O数量非常大，如果我们尽可能将两表更多的装入缓存当中，虽然它们都不能全部装入缓存，这样在内存中处理时，将它们一次处理多个元组的连接。

假设有缓冲区块M个，R表与S连接时，S表是较小的表，那么可以将S表的数据块加载到M-1个缓冲区块中，将连接属性建立查找表，再读取R表的一个数据块到第M个缓冲区中。

这样从R表的这个数据块上遍历元组，分别与M-1缓中区块中的S表的所有元组进行连接处理，接着再读取R表的下一个数据块，直到R表遍历一次；

然后再更新M-1个缓冲为下一批S表的数据块，重复上面的处理，直到S表遍历完成。

这样可以减少磁盘I/O的次数，每次读更多的数据块，将随机访问转为顺序访顺。

嵌套循环优化

当然，也可以通过连接属性列上的索引，找到对应的表数据块，减少访问的表数据块，当然也需要与基于块的嵌套循环算法结合。

总结

通过本文的分享，让我们对表的连接有了更深的理解，在平常编写SQL时，常听前辈们说起，连接不能超过多少张表，为什么呢？要记住，每多一张表，类似于多了一层嵌套循环，虽然有索引，代价也是相当大的。

结尾

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