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Implementing Join

Implementing Join

作者: Kevifunau | 来源:发表于2018-11-05 19:23 被阅读0次

Join 操作一般有三种实现策略

  1. nested loop -- 2层循环 遍历 R 和 S 表 (广泛使用)
  2. sort-merge -- 先对R,S 表进行排序, 在归并
  3. hash-based 基于哈希

Nested Loop Join (连接操作最基本的算法)

Using a page-by-page scan of the outer relation.
For each outer page, do a page-by-page scan of the inner relation
选 R,S 中较小的一个 作为 the outer relation, 较大的作为 the inner relation

Result = {}
// 在 R 表中 读 1 块 block 进入内存 
for each page i in R {
   pageR = getPage(R,i)
// 在 S表中 读 1 块block 进入内存
   for each page j in S {
      pageS = getPage(S,j)
      for each pair of tuples tR,tS
                       from pageR,pageS {
         if (tR.a == tS.b)
            Result = Result ∪ (tR:tS)
}  }  }

基于块的嵌套循环的连接算法就是,每次读R表中一个block进入内存, 就把S表中,所有block依次读入内存进行比较操作, 所以S表一共被读入了B_R* B_S 次。

I/O复杂度
cost = B_S + B_S * B_R (一般把小的表 作为B_S

内存需求:
这种算法的内存需求很小, 最低只要 3 block , 2块分别给R,S作为input, 一块作为output输出result.

Block Nested Loop Join

如果 两个关系 都不能存入内存 B_R < M,B_S < M

image.png
  1. 将 R表 切分为 大小为 N-2( N:memory buffer ) 的若干个子集合 --- ceil(B_R / N-2) 个子集合
  2. 内存中 N-2为 B_R, 1 为 B_S, 1 为 output buffer.

Nested Loop join算法内存需求很低,并没有充分利用内存。
如果能把R,S中较小的一个表完全读入内存, 那么只要1 个block 遍历 一遍S表就可以完成join , 这也是理论上 R Join S 的最低 I/O 开销---B_S + B_R, 需要满足 B_R <= N-2.

如果 B_R > N-2, 我们就依次读入 N-2 块 R page, 在 遍历 S 表, 如此重复,一共需要 ceil(B_R/N-2) * B_S 次 读入 S 表。
所以总的 I/O 复杂度为
Cost = B_R + B_S* ceil(B_R/N-2)

内存需求:
这里明显是 内存拉满,减少 buffer 会导致 读入R 表轮次上升,从而导致 cost 上升。


Index Nested Loop Join

上面 2种算法 有一个问题 , 都要线性的依次读入整个S表的所有 page 到内存与R比较才能防止遗漏,如果 能在S表上加入索引(稀疏 或者稠密索引), 依靠索引能减少读入 S表的page 数量, 这样就可以节省 I/O开销。

for each tuple r in relation R {
    use index to select tuples
        from S where s.j = r.i
    for each selected tuple s from S {
        add (r,s) to result
}   }

I/O 复杂度为
Cost = B_R + r_R* Sel_S
Sel_S 表示根据索引找到与该r_R 记录相match的r_S 所需要的一次开销。 比如,S表该连接键上有个 cluster B+ 树索引, 在B+树上检索出 相应的 地址需要2 次操作, 根据地址找到对应记录r_S 并与r_R 相比较需要1 次操作, 那么Sel_S 就等于2+1 = 3.


Sort-merge Join

Sort-merge 算法分2步

  1. 对 R, S 表进行排序 (多路归并排序)
    Sort_R = ceil(1 + log_{N-1}ceil(b_R/N))
    Sort_S = ceil(1 + log_{N-1}ceil(b_S/N))
    总cost : 2*b_R*Sort_R + 2*b_S*Sort_S

2.两个排序表的merge
- Best case : b_R + b_S
- Worst case: b_R* b_S


grace hash join

grace hash join 为了保证散列函数的性能, 对内存有最低要求,即:
N >= max(\sqrt{b_R}, \sqrt{b_S}).

  1. 使用 散列函数 h1 对 R, S 进行分区。


    Partition phase
  2. 使用散列函数 h2 把R表的所有分区都映射入内存中 ,再依次映射S表的每一个分区.


    Probe/join

Cost of grace hash join:

  1. partition relation R : partition[R] = 2 b_R 一读一写
  2. partition relation S: partition[S] = 2 b_S 一读一写
    3.probe/join : b_S + b_R

总开销: 3 (b_R + b_S)


hybird hash join


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