Физический JOIN в SQL: Как это работает?
В процессе выполнения запросов SQL важным моментом является физическое соединение (Physical Join) таблиц. Это фундаментальная операция, когда данные из двух источников объединяются на уровне строк.
В этом посте обсудим три основных алгоритма физического JOIN таблиц в SQL.
В статье по первой ссылке очень хорошие gif, отлично поясняющие работу каждого JOIN.
Nested Loop Join:
Используется, когда одна таблица небольшая, а вторая более крупная. SQL Server пробегает по каждой строке одной таблицы и ищет соответствующие строки во второй. Эффективно при небольших наборах данных и наличии индексов.
✓ Сложность O(NlogM)
✓ Обычно используется, когда одна таблица значительно мала.
✓ Большая таблица имеет индекс, который позволяет искать ее с помощью ключа соединения.
Merge Join:
Этот метод требует предварительной сортировки обеих таблиц по полю соединения. Если данные уже отсортированы, такой join работает очень быстро, так как просто последовательно проходит по строкам обеих таблиц. Отлично подходит для больших таблиц с отсортированными данными.
✓ Сложность O(N+M)
✓ Обе таблицы данных отсортированы по ключу соединения.
✓ Используется оператор равенства.
✓ Отлично подходит для очень больших таблиц.
Hash Join:
Подходит для ситуаций, когда таблицы не отсортированы и содержат большой объем данных. SQL Server создает хэш-таблицу для одной из таблиц, затем сравнивает строки другой таблицы с хэш-таблицей. Это один из самых мощных методов для работы с большими объемами данных.
✓ Сложность O(N+M), если игнорировать затраты на потребление ресурсов. Требует подготовительных действий надо построить хэш-таблицу.
✓ При соединении хешированием строки одного набора помещаются в хеш-таблицу, содержащуюся в памяти, а строки из второго набора перебираются, и для каждой из них проверяется наличие соответствующих строк в хеш-таблице.
✓ Ключом хеш-таблицы является тот столбец, по которому выполняется соединение наборов строк.
✓ Как правило, число строк в том наборе, на основе которого строится хеш-таблица, меньше, чем во втором наборе.
✓ Более высокая стоимость в плане потребления памяти и использования дискового ввода-вывода.
Подборка статей и видео по теме физического JOIN:
📌 Статья: Типы физического соединения таблиц в Microsoft SQL Server. Описание Nested Loops, Merge и Hash Match
📌 YouTube: 30.1. Планы выполнения запросов. Физические соединения: nested loop, merge join, hash join. Индексы
📌 YouTube: 30.2. Планы выполнения запросов. Физические соединения: nested loop, merge join, hash join. Индексы
📌 YouTube: #mergejoin #hashjoin #nestedloopjoin Алгоритмы объединения таблиц
📌 YouTube: Физические операторы соединений SQL Server. Разработчик MS SQL ч.5
📌 Статья ENG: Python & Data Engineering: Under the Hood of Join Operators
💡Правильный выбор физического оператора соединения — ключ к оптимизации производительности запросов!
#SQLServer #DataEngineering #PhysicalJoin #NestedLoop #MergeJoin #HashJoin
В процессе выполнения запросов SQL важным моментом является физическое соединение (Physical Join) таблиц. Это фундаментальная операция, когда данные из двух источников объединяются на уровне строк.
В этом посте обсудим три основных алгоритма физического JOIN таблиц в SQL.
Nested Loop Join:
Используется, когда одна таблица небольшая, а вторая более крупная. SQL Server пробегает по каждой строке одной таблицы и ищет соответствующие строки во второй. Эффективно при небольших наборах данных и наличии индексов.
✓ Сложность O(NlogM)
✓ Обычно используется, когда одна таблица значительно мала.
✓ Большая таблица имеет индекс, который позволяет искать ее с помощью ключа соединения.
Merge Join:
Этот метод требует предварительной сортировки обеих таблиц по полю соединения. Если данные уже отсортированы, такой join работает очень быстро, так как просто последовательно проходит по строкам обеих таблиц. Отлично подходит для больших таблиц с отсортированными данными.
✓ Сложность O(N+M)
✓ Обе таблицы данных отсортированы по ключу соединения.
✓ Используется оператор равенства.
✓ Отлично подходит для очень больших таблиц.
Hash Join:
Подходит для ситуаций, когда таблицы не отсортированы и содержат большой объем данных. SQL Server создает хэш-таблицу для одной из таблиц, затем сравнивает строки другой таблицы с хэш-таблицей. Это один из самых мощных методов для работы с большими объемами данных.
✓ Сложность O(N+M), если игнорировать затраты на потребление ресурсов. Требует подготовительных действий надо построить хэш-таблицу.
✓ При соединении хешированием строки одного набора помещаются в хеш-таблицу, содержащуюся в памяти, а строки из второго набора перебираются, и для каждой из них проверяется наличие соответствующих строк в хеш-таблице.
✓ Ключом хеш-таблицы является тот столбец, по которому выполняется соединение наборов строк.
✓ Как правило, число строк в том наборе, на основе которого строится хеш-таблица, меньше, чем во втором наборе.
✓ Более высокая стоимость в плане потребления памяти и использования дискового ввода-вывода.
Подборка статей и видео по теме физического JOIN:
📌 Статья: Типы физического соединения таблиц в Microsoft SQL Server. Описание Nested Loops, Merge и Hash Match
📌 YouTube: 30.1. Планы выполнения запросов. Физические соединения: nested loop, merge join, hash join. Индексы
📌 YouTube: 30.2. Планы выполнения запросов. Физические соединения: nested loop, merge join, hash join. Индексы
📌 YouTube: #mergejoin #hashjoin #nestedloopjoin Алгоритмы объединения таблиц
📌 YouTube: Физические операторы соединений SQL Server. Разработчик MS SQL ч.5
📌 Статья ENG: Python & Data Engineering: Under the Hood of Join Operators
💡Правильный выбор физического оператора соединения — ключ к оптимизации производительности запросов!
#SQLServer #DataEngineering #PhysicalJoin #NestedLoop #MergeJoin #HashJoin
Заметки IT специалиста
Типы физического соединения таблиц в Microsoft SQL Server. Описание Nested Loops, Merge и Hash Match | Info-Comp.ru - IT-блог для…
Из данного материала Вы узнаете, как происходит соединение таблиц в Microsoft SQL Server на физическом уровне, т.е. с помощью каких алгоритмов. Мы рассмотрим такие типы соединения как: Nested Loops, Merge и Hash Match
🔥8❤1👍1