3）索引扫描（Index Scan或index lookup）

我们先通过index查找到数据对应的rowid值(对于非唯一索引可能返回多个rowid值)，然后根据rowid直接从表中得到具体的数据，这 种查找方式称为索引扫描或索引查找(index lookup)。一个rowid唯一的表示一行数据，该行对应的数据块是通过一次i/o得到的，在此情况下该次i/o只会读取一个数据库块。

在索引中，除了存储每个索引的值外，索引还存储具有此值的行对应的ROWID值。索引扫描可以由2步组成：(1) 扫描索引得到对应的rowid值。 (2) 通过找到的rowid从表中读出具体的数据。每步都是单独的一次I/O，但是对于索引，由于经常使用，绝大多数都已经CACHE到内存中，所以第1步的 I/O经常是逻辑I/O，即数据可以从内存中得到。但是对于第2步来说，如果表比较大，则其数据不可能全在内存中，所以其I/O很有可能是物理I/O，这 是一个机械操作，相对逻辑I/O来说，是极其费时间的。所以如果多大表进行索引扫描，取出的数据如果大于总量的5% -- 10%，使用索引扫描会效率下降很多。如下列所示：
SQL> explain plan for select empno, ename from emp where empno=10;

Query Plan

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SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1

TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]

INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1

但是如果查询的数据能全在索引中找到，就可以避免进行第2步操作，避免了不必要的I/O，此时即使通过索引扫描取出的数据比较多，效率还是很高的

SQL> explain plan for select empno from emp where empno=10;-- 只查询empno列值

Query Plan

------------------------------------

SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1

INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1

进一步讲，如果sql语句中对索引列进行排序，因为索引已经预先排序好了，所以在执行计划中不需要再对索引列进行排序
SQL> explain plan for select empno, ename from emp

where empno > 7876 order by empno;

Query Plan

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SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1

TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]

INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]

从这个例子中可以看到：因为索引是已经排序了的，所以将按照索引的顺序查询出符合条件的行，因此避免了进一步排序操作。

根据索引的类型与where限制条件的不同，有4种类型的索引扫描：

索引唯一扫描(index unique scan)

索引范围扫描(index range scan)

索引全扫描(index full scan)

索引快速扫描(index fast full scan)

(1) 索引唯一扫描(index unique scan)

通过唯一索引查找一个数值经常返回单个ROWID。如果存在UNIQUE 或PRIMARY KEY 约束（它保证了语句只存取单行）的话，Oracle经常实现唯一性扫描。

使用唯一性约束的例子：

SQL> explain plan for

select empno,ename from emp where empno=10;

Query Plan

------------------------------------

SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1

TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]

INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1

(2) 索引范围扫描(index range scan)

使用一个索引存取多行数据，在唯一索引上使用索引范围扫描的典型情况下是在谓词(where限制条件)中使用了范围操作符(如>、<、<>、>=、<=、between)

使用索引范围扫描的例子：

SQL> explain plan for select empno,ename from emp

where empno > 7876 order by empno;

Query Plan

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SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1

TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]

INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]

在非唯一索引上，谓词col = 5可能返回多行数据，所以在非唯一索引上都使用索引范围扫描。

使用index rang scan的3种情况：

(a) 在唯一索引列上使用了range操作符(> < <> >= <= between)

(b) 在组合索引上，只使用部分列进行查询，导致查询出多行

(c) 对非唯一索引列上进行的任何查询。

(3) 索引全扫描(index full scan)

与全表扫描对应，也有相应的全索引扫描。而且此时查询出的数据都必须从索引中可以直接得到。

全索引扫描的例子：

An Index full scan will not perform single block i/o's and so it may prove to be inefficient.

e.g.

Index BE_IX is a concatenated index on big_emp (empno, ename)

SQL> explain plan for select empno, ename from big_emp order by empno,ename;

Query Plan

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SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=26

INDEX FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

(4) 索引快速扫描(index fast full scan)

扫描索引中的所有的数据块，与 index full scan很类似，但是一个显著的区别就是它不对查询出的数据进行排序，即数据不是以排序顺序被返回。在这种存取方法中，可以使用多块读功能，也可以使用并行读入，以便获得最大吞吐量与缩短执行时间。

索引快速扫描的例子：

BE_IX索引是一个多列索引： big_emp (empno,ename)

SQL> explain plan for select empno,ename from big_emp;

Query Plan

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SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1

INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

只选择多列索引的第2列：

SQL> explain plan for select ename from big_emp;

Query Plan

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SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1

INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

Query Plan

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SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=17

MERGE JOIN

SORT JOIN

TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]

SORT JOIN

TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]

排序是一个费时、费资源的操作，特别对于大表。基于这个原因，SMJ经常不是一个特别有效的连接方法，但是如果2个row source都已经预先排序，则这种连接方法的效率也是蛮高的。

嵌套循环(Nested Loops, NL)

这个连接方法有驱动表(外部表)的概念。其实，该连接过程就是一个2层嵌套循环，所以外层循环的次数越少越好，这也就是我们为什么将小表或返回较小 row source的表作为驱动表(用于外层循环)的理论依据。但是这个理论只是一般指导原则，因为遵循这个理论并不能总保证使语句产生的I/O次数最少。有时 不遵守这个理论依据，反而会获得更好的效率。如果使用这种方法，决定使用哪个表作为驱动表很重要。有时如果驱动表选择不正确，将会导致语句的性能很差、很 差。

内部连接过程：

Row source1的Row 1 ---------------- Probe ->Row source 2

Row source1的Row 2 ---------------- Probe ->Row source 2

Row source1的Row 3 ---------------- Probe ->Row source 2

…….

Row source1的Row n ---------------- Probe ->Row source 2

从内部连接过程来看，需要用row source1中的每一行，去匹配row source2中的所有行，所以此时保持row source1尽可能的小与高效的访问row source2(一般通过索引实现)是影响这个连接效率的关键问题。这只是理论指导原则，目的是使整个连接操作产生最少的物理I/O次数，而且如果遵守这 个原则，一般也会使总的物理I/O数最少。但是如果不遵从这个指导原则，反而能用更少的物理I/O实现连接操作，那尽管违反指导原则吧！因为最少的物理 I/O次数才是我们应该遵从的真正的指导原则，在后面的具体案例分析中就给出这样的例子。

在上面的连接过程中，我们称Row source1为驱动表或外部表。Row Source2被称为被探查表或内部表。

在NESTED LOOPS连接中，Oracle读取row source1中的每一行，然后在row sourc2中检查是否有匹配的行，所有被匹配的行都被放到结果集中，然后处理row source1中的下一行。这个过程一直继续，直到row source1中的所有行都被处理。这是从连接操作中可以得到第一个匹配行的最快的方法之一，这种类型的连接可以用在需要快速响应的语句中，以响应速度为 主要目标。

如果driving row source(外部表)比较小，并且在inner row source(内部表)上有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时，使用这种方法可以得到较好的效率。NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是：可以先返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据，这可以实现快速的响应时间。

如果不使用并行操作，最好的驱动表是那些应用了where 限制条件后，可以返回较少行数据的的表，所以大表也可能称为驱动表，关键看限制条件。对于并行查询，我们经常选择大表作为驱动表，因为大表可以充分利用并 行功能。当然，有时对查询使用并行操作并不一定会比查询不使用并行操作效率高，因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件，而且还要看你的硬件配置是否 可以支持并行(如是否有多个CPU，多个硬盘控制器)，所以要具体问题具体对待。

NL连接的例子：

SQL> explain plan for

select a.dname,b.sql

from dept a,emp b

where a.deptno = b.deptno;

Query Plan

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SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5

NESTED LOOPS

TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]

TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]

哈希连接(Hash Join, HJ)

这种连接是在oracle 7.3以后引入的，从理论上来说比NL与SMJ更高效，而且只用在CBO优化器中。

较小的row source被用来构建hash table与bitmap，第2个row source被用来被hansed，并与第一个row source生成的hash table进行匹配，以便进行进一步的连接。Bitmap被用来作为一种比较快的查找方法，来检查在hash table中是否有匹配的行。特别的，当hash table比较大而不能全部容纳在内存中时，这种查找方法更为有用。这种连接方法也有NL连接中所谓的驱动表的概念，被构建为hash table与bitmap的表为驱动表，当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时，这种连接方式的效率极高。

HASH连接的例子：

SQL> explain plan for

select /*+ use_hash(emp) */ empno

from emp, dept

where emp.deptno = dept.deptno;

Query Plan

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SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=3

HASH JOIN

TABLE ACCESS FULL DEPT

TABLE ACCESS FULL EMP

要使哈希连接有效，需要设置HASH_JOIN_ENABLED=TRUE，缺省情况下该参数为TRUE，另外，不要忘了还要设置 hash_area_size参数，以使哈希连接高效运行，因为哈希连接会在该参数指定大小的内存中运行，过小的参数会使哈希连接的性能比其他连接方式还 要低。

总结一下，在哪种情况下用哪种连接方法比较好：

排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ)：

a) 对于非等值连接，这种连接方式的效率是比较高的。

b) 如果在关联的列上都有索引，效果更好。

c) 对于将2个较大的row source做连接，该连接方法比NL连接要好一些。

d) 但是如果sort merge返回的row source过大，则又会导致使用过多的rowid在表中查询数据时，数据库性能下降，因为过多的I/O。

嵌套循环(Nested Loops, NL)：

a) 如果driving row source(外部表)比较小，并且在inner row source(内部表)上有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时，使用这种方法可以得到较好的效率。

b) NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是：可以先返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据，这可以实现快速的响应时间。

哈希连接(Hash Join, HJ)：

a) 这种方法是在oracle7后来引入的，使用了比较先进的连接理论，一般来说，其效率应该好于其它2种连接，但是这种连接只能用在CBO优化器中，而且需要设置合适的hash_area_size参数，才能取得较好的性能。

b) 在2个较大的row source之间连接时会取得相对较好的效率，在一个row source较小时则能取得更好的效率。

c) 只能用于等值连接中

笛卡儿乘积(Cartesian Product)

当两个row source做连接，但是它们之间没有关联条件时，就会在两个row source中做笛卡儿乘积，这通常由编写代码疏漏造成(即程序员忘了写关联条件)。笛卡尔乘积是一个表的每一行依次与另一个表中的所有行匹配。在特殊情 况下我们可以使用笛卡儿乘积，如在星形连接中，除此之外，我们要尽量使用笛卡儿乘积，否则，自己想结果是什么吧！

注意在下面的语句中，在2个表之间没有连接。

SQL> explain plan for

select emp.deptno,dept,deptno

from emp,dept

Query Plan

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SLECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5

MERGE JOIN CARTESIAN

TABLE ACCESS FULL DEPT

SORT JOIN

TABLE ACCESS FULL EMP

CARTESIAN关键字指出了在2个表之间做笛卡尔乘积。假如表emp有n行，dept表有m行，笛卡尔乘积的结果就是得到n * m行结果。