数据库中多表连接的原理实现

多变关联的实现方式有hash join,merge join,nested loop join 方式，具体使用那种内型的连接，主要依据:

1当前的优化器模式（all_rows和rule)

2取决于表的大小

3取决于关联字段是否有索性

4取决于关联字段是否排序

Hash  join散列连接，优化器选择较小的表（数据量少的表)利用连接键(join key)在内存中建立散列表，将数据存储到hash列表中，然后扫描较大的表

select A,B from A left join B on aid=bid。

先是从A表读取一条记录，用on条件匹配B表的记录，行成n行（包括重复行）如果B表没有与匹配的数据，则select中B表的字段显示为空,接着读取A表的下一条记录，right join类似。

left join基本是A表全部扫描，在表关键中不建议使用子查询作为副表，比如select A,Bfrom A left join (select from b where btype=1 )这样A表是全表扫描，B表也是全表扫描。若果查询慢，可以考虑关联的字段都建索引，将不必要的排序去掉，排序会导致运行慢很多。

主副表条件过滤:

table a(id, type):

id    type

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

1      1       

2      1         

3      2   

表b结构和数据

table b(id, class):

id    class

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

1      1

2      2

Sql语句1: select a, b from a left join b on aid = bid and atype = 1;

执行结果为:

aid    atype    bid    bclass

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

1        1            1        1

2        1            2        2

3        2

atype=1没有起作用

sql语句2：

select a, b from a left join b on aid = bid where atype = 1;

执行结果为:

aid    atype    bid    bclass

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

1        1            1        1

2        1            2        2

sql语句3：

select a, b from a left join b on aid = bid and bclass = 1;

执行结果为：

aid    atype    bid    bclass

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

1        1            1        1

2        1           

3        2

bclass=1条件过滤成功。

结论:left join中，左表（主表）的过滤条件在on后不起作用，需要在where中添加。右表（副表）的过滤条件在on后面起作用。

Mysql join原理:

Mysql join采用了Nested Loop join的算法，

＃＃＃坐车 回去补充。

1查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；

2数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；

3数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；

4数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新；

5索引：hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，也造成了hive查询数据速度很慢的原因，而mysql有索引；

6延迟性：hive延迟性高，原因就是上边一点所说的，而mysql延迟性低；

7数据规模：hive存储的数据量超级大，而mysql只是存储一些少量的业务数据；

8底层执行原理：hive底层是用的mapreduce，而mysql是excutor执行器；

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