大表的join在oltp/olap領域很常見。對於使用sql的使用者，不需關心底層資料的儲存格式、join的處理演算法。
cbo（cost based optimizor）會根據join table的統計資訊，選擇join演算法、多表join還有順序問題。例如join順序的選擇就很講究，pgsql的優化器就就採用了動態規劃、遺傳演算法、啟發式搜尋等比較複雜的技術。對cbo部分，本文不做深究，只討論下幾種常見的join演算法和其變體，及其適用的場景，順便引出join實現過程中需要考慮的技術因素。
基本的jion演算法分為三種
假定有小表r，大表s，r與s做自然連線；
nested loop join：從r中依次取出關係r，以r的連線key值去掃瞄大表s；外層迴圈掃瞄小表，記憶體迴圈掃瞄大表。這是最簡的一種join方式。
sort-merge join：r與s分別按照連線鍵做全排序，然後對兩個順序陣列做歸併，歸併的過程中輸出key值相等的關係。
hash join：將小表r按照key生成乙個記憶體的hash表（buid過程）；然後順序掃瞄大表s，掃瞄過程中去查詢上一步生成hash表確定是否滿足等值條件（probe過程）。這是最簡單的****** hash join。
先看nested loop join的改進，
hash join的改進
hybrid hash join：針對grace hash join的一些優化，即記憶體夠用的情況下，r的第乙個分割槽的pation0的hash表和s的partion0，在build過程中保留在記憶體，這樣build過程一結束，不需要要partion0再次從磁碟load到記憶體
hybrid hybird grace join：hive採用的一種hash join的變體，跟簡單的hybrid join不同，針對大記憶體的場景做了很大優化。
補充，
以上這些都是單擊引擎的join演算法。分布式系統的join跟單機join有所區別。 sparksql實現了三種， 參考
join演算法整理
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