1、测试数据如下:

SQL> select * from t1;
  a | b  | c

---+----+---
  1 | 10 | 1
  2 | 20 | 2
  3 | 30 | 3
  4 | 40 | 4
  5 | 50 | 5
  6 | 60 | 6

(6 rows)

SQL> select * from t2;
  a | b  | d

---+----+---
  1 | 10 | 1
  2 | 20 | 2
  3 | 30 | 3

(3 rows)

2、解析示例SQL 如下 :

select *

from (

select * from t1 where c >= 2

) t1 left join (

select * from t2 where b < 30

) t2 on t1.a = t2.a

and t2.d > 1

where t1.b < 50

;

3、Oracle数据库查看执行结果及执行计划:

SQL> select *

from (

select * from t1 where c >= 2

) t1 left join (

select * from t2 where b < 30

) t2 on t1.a = t2.a

and t2.d > 1

where t1.b < 50

;

A        B           C      A         B        D

---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
      2       20           2      2        20        2
      3       30           3
      4       40           4

Execution Plan

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

Plan hash value: 1823443478

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

| Id  | Operation       | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time      |

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

|   0 | SELECT STATEMENT   |      |    3 |   234 |    7  (15)| 00:00:01 |

|*  1 |  HASH JOIN OUTER   |      |    3 |   234 |    7  (15)| 00:00:01 |

|*  2 |   TABLE ACCESS FULL| T1   |    3 |   117 |    3   (0)| 00:00:01 |

|*  3 |   TABLE ACCESS FULL| T2   |    1 |    39 |    3   (0)| 00:00:01 |

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

Predicate Information (identified by operation id):

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

1 - access("T1"."A"="T2"."A"(+))
    2 - filter("T1"."B"<50 AND "C">=2)
    3 - filter("T2"."D"(+)>1 AND "B"(+)<30)

Note

-----
    - dynamic sampling used for this statement (level=2)

Statistics

----------------------------------------------------------
       0  recursive calls
       0  db block gets
       7  consistent gets
       0  physical reads
       0  redo size
     926  bytes sent via SQL*Net to client
     523  bytes received via SQL*Net from client
       2  SQL*Net roundtrips to/from client
       0  sorts (memory)
       0  sorts (disk)
       3  rows processed

4、PGSQL数据库查看执行结果及执行计划:
      

postgres=# select *

postgres-# from (

postgres(# select * from t1 where c >= 2

postgres(# ) t1 left join (

postgres(# select * from t2 where b < 30

postgres(# ) t2 on t1.a = t2.a

postgres-# and t2.d > 1

postgres-# where t1.b < 50

postgres-# ;
  a | b  | c | a | b  | d

---+----+---+---+----+---
  2 | 20 | 2 | 2 | 20 | 2
  3 | 30 | 3 |   |    | 
  4 | 40 | 4 |   |    | 

(3 rows)

postgres=# explain analyze select *

postgres-# from (

postgres(# select * from t1 where c >= 2

postgres(# ) t1 left join (

postgres(# select * from t2 where b < 30

postgres(# ) t2 on t1.a = t2.a

postgres-# and t2.d > 1

postgres-# where t1.b < 50

postgres-# ;
                                                  QUERY PLAN                                                

------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  Hash Left Join  (cost=37.04..85.88 rows=197 width=24) (actual time=0.020..0.027 rows=3 loops=1)
    Hash Cond: ("outer".a = "inner".a)
    ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..36.55 rows=197 width=12) (actual time=0.005..0.008 rows=3 loops=1)
          Filter: ((c >= 2) AND (b < 50))
    ->  Hash  (cost=36.55..36.55 rows=197 width=12) (actual time=0.006..0.006 rows=1 loops=1)
          ->  Seq Scan on t2  (cost=0.00..36.55 rows=197 width=12) (actual time=0.002..0.003 rows=1 loops=1)
                Filter: ((b < 30) AND (d > 1))
  Total runtime: 0.052 ms

(8 rows)

5、MySQL数据库查看执行结果及执行计划:
      

mysql> select *
     -> from (
     -> select * from t1 where c >= 2
     -> ) t1 left join (
     -> select * from t2 where b < 30
     -> ) t2 on t1.a = t2.a
     -> and t2.d > 1
     -> where t1.b < 50
     -> ;

+---+----+---+------+------+------+

| a | b  | c | a    | b    | d    |

+---+----+---+------+------+------+

| 2 | 20 | 2 |    2 |   20 |    2 |

| 3 | 30 | 3 | NULL | NULL | NULL |

| 4 | 40 | 4 | NULL | NULL | NULL |

+---+----+---+------+------+------+

3 rows in set (0.05 sec)

mysql> explain select *
     -> from (
     -> select * from t1 where c >= 2
     -> ) t1 left join (
     -> select * from t2 where b < 30
     -> ) t2 on t1.a = t2.a
     -> and t2.d > 1
     -> where t1.b < 50
     -> ;

+----+-------------+------------+------+---------------+-------------+---------+------+------+-------------+

| id | select_type | table      | type | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | Extra       |

+----+-------------+------------+------+---------------+-------------+---------+------+------+-------------+

|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL  | NULL          | NULL        | NULL    | NULL |    6 | Using where |

|  1 | PRIMARY     | <derived3> | ref  | <auto_key0>   | <auto_key0> | 8       | t1.a |    1 | Using where |

|  3 | DERIVED     | t2         | ALL  | NULL          | NULL        | NULL    | NULL |    3 | Using where |

|  2 | DERIVED     | t1         | ALL  | NULL          | NULL        | NULL    | NULL |    6 | Using where |

+----+-------------+------------+------+---------------+-------------+---------+------+------+-------------+

4 rows in set (0.00 sec)

6、针对以上SQL执行计划的分析:

1) 全表扫描左表T1,同时根据T1表子查询条件"C">=2和where过滤条件"T1"."B"<50联合过滤,即filter("T1"."B"<50 AND "C">=2),计算结果临时表记为tmp1;

2) 全表扫描右表T2,同时根据T2表子查询条件"B"(+)<30和on子句"T2"."D"(+)>1联合过滤,即filter("T2"."D"(+)>1 AND "B"(+)<30),计算结果临时表记为tmp2;

3) 左表T1及右表T2处理后临时表tmp1和tmp2通过access("T1"."A"="T2"."A"(+))连接条件进行Hash Left Join操作,左临时表结果集全量返回,右表不匹配行置为null,返回结果临时表记为tmp3;

4) 返回结果集。

7、一些更为复杂得SQL如下,有兴趣自行研究:

1) 测试数据

create table tmp1 as

select a,b,c,a as e from t1;

create table tmp2 as

select a,b,d,a as e from t2;

2) 示例SQL

select *

from (

select * from tmp1 where c >= 1

) t1 left join (

select * from tmp2 where b < 30

) t2 on t1.a = t2.a

and t2.d > 1 and t1.e >= 2

where t1.b < 50

;

select *

from (

select * from tmp1 where c >= 1

) t1 left join (

select * from tmp2 where b < 30

) t2 on t1.a = t2.a

and t2.d > 1 and t1.e >= 2

where t1.b < 50 and t2.e <= 3

;

一个RDBMS左连接SQL执行计划解析的更多相关文章

  1. 两个左连接SQL执行计划解析(Oracle和PGSQL对比):

    上一篇解析链接如下: https://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/9325968.html 1.SQL示例1: SQL> select * from ( select ...

  2. Oracle sql执行计划解析

    Oracle sql执行计划解析 https://blog.csdn.net/xybelieve1990/article/details/50562963 Oracle优化器 Oracle的优化器共有 ...

  3. sql执行计划解析案例(二)

    sql执行计划解析案例(二)   今天是2013-10-09,本来以前自己在专注oracle sga中buffer cache 以及shared pool知识点的研究.但是在研究cache buffe ...

  4. 表连接sql执行计划学习

    循环嵌套连接(Nested Loop Join) 合并连接(Merge Join) 哈西匹配(Hash Join) 文章:浅谈SQL Server中的三种物理连接操作 循环嵌套,如果内循环列上有索引, ...

  5. oracle sql 执行计划分析

    转自http://itindex.net/detail/45962-oracle-sql-%E8%AE%A1%E5%88%92 一.首先创建表 SQL> show user USER is &q ...

  6. [转载]循规蹈矩:快速读懂SQL执行计划的套路与工具

    作者介绍 梁敬彬,福富研究院副理事长.公司唯一四星级内训师,国内一线知名数据库专家,在数据库优化和培训领域有着丰富的经验.多次应邀担任国内外数据库大会的演讲嘉宾,在业界有着广泛的影响力.著有多本畅销书 ...

  7. 来自灵魂的拷问——知道什么是SQL执行计划吗?

    面试官说:工作这么久了,应该知道sql执行计划吧,讲讲Sql的执行计划吧! 看了看面试官手臂上纹的大花臂和一串看不懂的韩文,吞了吞口水,暗示自己镇定点,整理了一下思绪缓缓的对面试官说:我不会 面试官: ...

  8. Atitit sql执行计划

    Atitit sql执行计划 1.1. 首先要搞明白什么叫执行计划? 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的 Oracle中的执行计划 ...

  9. Oracle之SQL优化专题01-查看SQL执行计划的方法

    在我2014年总结的"SQL Tuning 基础概述"中,其实已经介绍了一些查看SQL执行计划的方法,但是不够系统和全面,所以本次SQL优化专题,就首先要系统的介绍一下查看SQL执 ...

随机推荐

  1. xls表格 ctrl+D 和ctrl+Enter区别 --快速填充相同数据,同时填充多个不同数据

    一.ctrl+Enter应用 如何快速实现下图两个图的填充值效果? ==>效果 1. 选择A列,或者所需要填充的范围 (下面利用 ctrl+G定位应用) 2.Ctrl+G 定位 选择 空值  在 ...

  2. 排序算法以及其java实现

    一.术语了解 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面: 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a可能会出现在b的后面: 内排序:所有排序操作都在内存中完成: 外排序:由 ...

  3. cartographer 点云同步处理

    1.点云同步处理的类  RangeDataCollator class RangeDataCollator { public: explicit RangeDataCollator( const st ...

  4. 第一天 Requests库入门

    Requests库的get()方法 requests.get(url, params=None, **kwargs) ∙ url : 拟获取页面的url链接 ∙ params : url中的额外参数, ...

  5. http协议——无连接、无状态

    无连接 无连接的含义是限制每次连接只处理一个请求.服务器处理完客户的请求,并收到客户的应答后,即断开连接.采用这种方式可以节省传输时间. 早期这么做的原因是 HTTP 协议产生于互联网,因此服务器需要 ...

  6. 【算法】K最近邻算法(K-NEAREST NEIGHBOURS,KNN)

    K最近邻算法(k-nearest neighbours,KNN) 算法 对一个元素进行分类 查看它k个最近的邻居 在这些邻居中,哪个种类多,这个元素有更大概率是这个种类 使用 使用KNN来做两项基本工 ...

  7. Servlet(四):request和response对象

    Request对象:问题: 浏览器发起请求到服务器,会遵循HTTP协议将请求数据发送给服务器. 那么服务器接受到请求的数据改怎么存储呢?不但要存,而且要保证完成性. 解决: 使用对象进行存储,服务器每 ...

  8. WPF:TreeView绑定

    namespace PostViewer { using System.Collections.ObjectModel; using System.ComponentModel; /// <su ...

  9. django——模型层之单表

    1.ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这极大的减轻了开发人 ...

  10. Python学习笔记整理(python 3)

    一.tuple(元组) tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改,如: classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy') 1 classmate ...