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Block Nested-Loop Join 算法如何优化 Nested-Loop Join 算法的扫描次数?

时间:2024-11-01 14:55:05 454浏览 收藏

数据库小白一枚,正在不断学习积累知识,现将学习到的知识记录一下,也是将我的所得分享给大家!而今天这篇文章《Block Nested-Loop Join 算法如何优化 Nested-Loop Join 算法的扫描次数?》带大家来了解一下##content_title##,希望对大家的知识积累有所帮助,从而弥补自己的不足,助力实战开发!


Block Nested-Loop Join 算法如何优化 Nested-Loop Join 算法的扫描次数?

Block Nested-Loop Join算法优化原理剖析

Block Nested-Loop Join (BNL) 算法针对 Nested-Loop Join (NLJ) 算法的扫描次数过多问题进行了优化。BNL 算法的工作原理如下:

将外层循环的结果集以数据块的形式保存在 Join Buffer 中。当内层表扫描每一行时,仅需与其 Join Buffer 中的数据块进行比较,而不是每次完整扫描外层表。

举个例子:

假设外层表有 1000 行,内层表有 1000 行。使用 NLJ 算法,内层表需要进行 1000 次扫描。但使用 BNL 算法,如果 Join Buffer 大小为 100 行,则内层表仅需进行 10 次扫描,因为只需与 Join Buffer 中的 100 行进行比较即可。

“可以一次性与 100 行数据进行比较”的含义

与 NLJ 算法相比,BNL 算法的优势在于批量比较。简单地说,内层表的每一行与 Join Buffer 中的全部 100 行数据进行一次性比较。

这避免了 NLJ 算法中重复扫描内层表的开销,因为只需扫描一次即可与所有匹配的外层表行进行比较。因此,BNL 算法可以显著减少扫描次数,提高查询性能。

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