簡介：
如果兩個聯接輸入並不小但已在二者聯接列上排序（例如，如果它們是通過掃瞄已排序的索引獲得的），則合併聯接是最快的聯接操作。如果兩個聯接輸入都很大，而且這兩個輸入的大小差不多，則預先排序的合併聯接提供的效能與雜湊聯接相近。
從上次我們分析來看，巢狀迴圈適合輸入和輸出都小的情況，那如果輸入和輸入都比較大情況下，使用合併演算法什麼情況下最優。
最佳使用:
合併聯接本身的速度很快，但如果需要排序操作，選擇合併聯接就會非常費時。然而，如果資料量很大且能夠從現有
b 樹索引中獲得預排序的所需資料，則合併聯接通常是最快的可用聯接演算法。
我們來測試一下，合併連線的最優情況：
測試環境：表：
workflowinfo1 約45
萬條表workflowbase1
約4.5
萬條條件：
workflowbase1
中列id
，creater
都建立索引，
workflowinfo1
中workflowid
建立了索引。
1，測試條件：（
creater=4028814110830a1e01108fe379e60061』
的workflowbase1
表有1023
條資料）
測試語句：
合併演算法
select
a.*from workflowbase1 a inner
merge
join dbo.workflowinfo1 b
ona.id=b.workflowid and a.creater=
'4028814110830a1e01108fe379e60061'
hash
演算法select
a.*from workflowbase1 a inner
hash
join dbo.workflowinfo1 b
ona.id=b.workflowid and a.creater=
'4028814110830a1e01108fe379e60061'注意:
這兩條sql
和上乙個巢狀迴圈的例子有區別，乙個
select *
和乙個是
select a.*
重啟資料庫服務，檢視成本：
執行結果
:(10468
行受影響)表
'workflowinfo1'
。掃瞄計數
1，邏輯讀取
3527
次，物理讀取
1 次，預讀
3528
次，lob
邏輯讀取
0 次，
lob
物理讀取
0 次，
lob
預讀0 次。表
'workflowbase1'
。掃瞄計數
1，邏輯讀取
1571
次，物理讀取
0 次，預讀
1624
次，lob
邏輯讀取
0 次，
lob
物理讀取
0 次，
lob
預讀0
次。(10468
行受影響)表
'workflowbase1'
。掃瞄計數
3，邏輯讀取
1571
次，物理讀取
0 次，預讀
0 次，
lob
邏輯讀取
0 次，
lob
物理讀取
0 次，
lob
預讀0 次。表
'workflowinfo1'
。掃瞄計數
3，邏輯讀取
3886
次，物理讀取
0 次，預讀
0 次，
lob
邏輯讀取
0 次，
lob
物理讀取
0 次，
lob
預讀0 次。表
'worktable'
。掃瞄計數
0，邏輯讀取
0 次，物理讀取
0 次，預讀
0 次，
lob
邏輯讀取
0 次，
lob
物理讀取
0 次，
lob
預讀0
次。這,時，merge演算法比
hash
演算法少了
357次
io。這時發現，成本對比，合併連線要優於
hash連線,
排序使用了
b-tree
索引的排序，大表
workflowinfo1
就沒有排序操作。
這裡驗證了上面的一句話
:如果資料量很大且能夠從現有
b 樹索引中獲得預排序的所需資料，則合併聯接通常是最快的可用聯接演算法
如果我們換一下，將
select a.*
換成select *
，看看成本
這裡hash連線是最優的演算法
執行結果：
(10468
行受影響)表
'workflowbase1'
。掃瞄計數
3，邏輯讀取
1571
次，物理讀取
0 次，預讀
0 次，
lob
邏輯讀取
0 次，
lob
物理讀取
0 次，
lob
預讀0 次。表
'workflowinfo1'
。掃瞄計數
3，邏輯讀取
9604
次，物理讀取
0 次，預讀
0 次，
lob
邏輯讀取
0 次，
lob
物理讀取
0 次，
lob
預讀0
次。(10468
行受影響)y表
'worktable'
。掃瞄計數
0，邏輯讀取
0 次，物理讀取
0 次，預讀
0 次，
lob
邏輯讀取
0 次，
lob
物理讀取
0 次，
lob
預讀0 次。表
'workflowinfo1'
。掃瞄計數
1，邏輯讀取
9604
次，物理讀取
0 次，預讀
0 次，
lob
邏輯讀取
0 次，
lob
物理讀取
0 次，
lob
預讀0 次。表
'workflowbase1'
。掃瞄計數
1，邏輯讀取
1571
次，物理讀取
0 次，預讀
0 次，
lob
邏輯讀取
0 次，
lob
物理讀取
0 次，
lob
預讀0
次。這裡的hash和merge的io次數一樣，但merge連線裡多了乙個排序操作，佔到整個成本的60&,的確驗證了上面的一句話：
合併聯接本身的速度很快，但如果需要排序操作，選擇合併聯接就會非常費時。
兩個聯接輸入並不小但已在二者聯接列上排序，則合併聯接是最快的聯接操作。如果沒有排序
hash
連線是最優的操作。
注意：這裡的排序指
兩個輸入集合必須按相等列進行分別排序。而不是按其他列排序。
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