3）索引掃描（Index Scan或index lookup）
我們先通過index查找到數據對應的rowid值（對于非唯一索引可能返回多個rowid值），然后根據rowid直接從表中得到具體的數據，這
種查找方式稱為索引掃描或索引查找（index
lookup）。一個rowid唯一的表示一行數據，該行對應的數據塊是通過一次i/o得到的，在此情況下該次i/o只會讀取一個數據庫塊。
在索引中，除了存儲每個索引的值外，索引還存儲具有此值
的行對應的ROWID值。索引掃描可以由2步組成：（1） 掃描索引得到對應的rowid值。 （2）
通過找到的rowid從表中讀出具體的數據。每步都是單獨的一次I/O，但是對于索引，由于經常使用，絕大多數都已經CACHE到內存中，所以第1步的
I/O經常是邏輯I/O，即數據可以從內存中得到。但是對于第2步來說，如果表比較大，則其數據不可能全在內存中，所以其I/O很有可能是物理I/O，這
是一個機械操作，相對邏輯I/O來說，是極其費時間的。所以如果多大表進行索引掃描，取出的數據如果大于總量的5% ——
10%，使用索引掃描會效率下降很多。如下列所示：SQL> explain plan for select empno， ename
from emp where empno=10；
Query Plan
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
table ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1
但是如果查詢的數據能全在索引中找到，就可以避免進行第2步操作，避免了不必要的I/O，此時即使通過索引掃描取出的數據比較多，效率還是很高的
sql> explain plan for select empno from emp where empno=10;-- 只查詢empno列值
Query Plan
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1
進一步講，如果sql語句中對索引列進行排序，因為索引已經預先排序好了，所以在執行計劃中不需要再對索引列進行排序
sql> explain plan for select empno, ename from emp
where empno > 7876 order by empno;
Query Plan
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
table ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]
從這個例子中可以看到：因為索引是已經排序了的，所以將按照索引的順序查詢出符合條件的行，因此避免了進一步排序操作。
根據索引的類型與where限制條件的不同，有4種類型的索引掃描：
索引唯一掃描（index unique scan）
索引范圍掃描（index range scan）
索引全掃描（index full scan）
索引快速掃描（index fast full scan）
（1） 索引唯一掃描（index unique scan）
通過唯一索引查找一個數值經常返回單個ROWID.如果存在UNIQUE 或PRIMARY KEY 約束（它保證了語句只存取單行）的話，Oracle經常實現唯一性掃描。
使用唯一性約束的例子：
sql> explain plan for
select empno，ename from emp where empno=10；
Query Plan
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
table ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1
（2） 索引范圍掃描（index range scan）
使用一個索引存取多行數據，在唯一索引上使用索引范圍掃描的典型情況下是在謂詞（where限制條件）中使用了范圍操作符（如>、<、<>、>=、<=、between）
使用索引范圍掃描的例子：
sql> explain plan for select empno，ename from emp
where empno > 7876 order by empno；
Query Plan
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
table ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]
在非唯一索引上，謂詞col = 5可能返回多行數據，所以在非唯一索引上都使用索引范圍掃描。
使用index rang scan的3種情況：
（a） 在唯一索引列上使用了range操作符（> < <> >= <= between）
（b） 在組合索引上，只使用部分列進行查詢，導致查詢出多行
（c） 對非唯一索引列上進行的任何查詢。
（3） 索引全掃描（index full scan）
與全表掃描對應，也有相應的全索引掃描。而且此時查詢出的數據都必須從索引中可以直接得到。
全索引掃描的例子：
An Index full scan will not perform single block i/o''s and so it may prove to be inefficient.
e.g.
Index BE_IX is a concatenated index on big_emp （empno， ename）
sql> explain plan for select empno， ename from big_emp order by empno，ename；
Query Plan
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=26
INDEX FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]
（4） 索引快速掃描（index fast full scan）
掃描索引中的所有的數據塊，與 index full scan很類似，但是一個顯著的區別就是它不對查詢出的數據進行排序，即數據不是以排序順序被返回。在這種存取方法中，可以使用多塊讀功能，也可以使用并行讀入，以便獲得最大吞吐量與縮短執行時間。
索引快速掃描的例子：
BE_IX索引是一個多列索引： big_emp （empno，ename）
sql> explain plan for select empno，ename from big_emp；
Query Plan
------------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]
只選擇多列索引的第2列：
sql> explain plan for select ename from big_emp；
Query Plan
------------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]
三、表之間的連接
Join是一種試圖將兩個表結合在一起的謂詞，一次只能連接2個表，表連接也可以被稱為表關聯。在后面的敘 述中，我們將會使用“row
source”來代替“表”，因為使用row source更嚴謹一些，并且將參與連接的2個row source分別稱為row
source1和row source 2.Join過程的各個步驟經常是串行操作，即使相關的row
source可以被并行訪問，即可以并行的讀取做join連接的兩個row source的數據，但是在將表中符合限制條件的數據讀入到內存形成row
source后，join的其它步驟一般是串行的。有多種方法可以將2個表連接起來，當然每種方法都有自己的優缺點，每種連接類型只有在特定的條件下才會
發揮出其最大優勢。
row
source（表）之間的連接順序對于查詢的效率有非常大的影響。通過首先存取特定的表，即將該表作為驅動表，這樣可以先應用某些限制條件，從而得到一個
較小的row
source，使連接的效率較高，這也就是我們常說的要先執行限制條件的原因。一般是在將表讀入內存時，應用where子句中對該表的限制條件。
根據2個row
source的連接條件的中操作符的不同，可以將連接分為等值連接（如WHERE A.COL3 = B.COL4）、非等值連接（WHERE
A.COL3 > B.COL4）、外連接（WHERE A.COL3 =
B.COL4（+））。上面的各個連接的連接原理都基本一樣，所以為了簡單期間，下面以等值連接為例進行介紹。
在后面的介紹中，都已：
SELECT A.COL1， B.COL2
FROM A， B
WHERE A.COL3 = B.COL4；
為例進行說明，假設A表為Row Soruce1，則其對應的連接操作關聯列為COL 3；B表為Row Soruce2，則其對應的連接操作關聯列為COL 4；
連接類型：
目前為止，無論連接操作符如何，典型的連接類型共有3種：
排序 - - 合并連接（Sort Merge Join （SMJ） ）
嵌套循環（Nested Loops （NL） ）
哈希連接（Hash Join）
排序 - - 合并連接（Sort Merge Join， SMJ）
內部連接過程：
1） 首先生成row source1需要的數據，然后對這些數據按照連接操作關聯列（如A.col3）進行排序。
2） 隨后生成row source2需要的數據，然后對這些數據按照與sort source1對應的連接操作關聯列（如B.col4）進行排序。
3） 最后兩邊已排序的行被放在一起執行合并操作，即將2個row source按照連接條件連接起來
下面是連接步驟的圖形表示：
MERGE
/"
SORTSORT
||
Row Source 1Row Source 2
如果row
source已經在連接關聯列上被排序，則該連接操作就不需要再進行sort操作，這樣可以大大提高這種連接操作的連接速度，因為排序是個極其費資源的操
作，特別是對于較大的表。預先排序的row source包括已經被索引的列（如a.col3或b.col4上有索引）或row
source已經在前面的步驟中被排序了。盡管合并兩個row source的過程是串行的，但是可以并行訪問這兩個row
source（如并行讀入數據，并行排序）。
SMJ連接的例子：SQL> explain plan for
select /*+ ordered */ e.deptno， d.deptno
from emp e， dept d
where e.deptno = d.deptno
order by e.deptno， d.deptno；
Query Plan
-------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=17
MERGE JOIN
SORT JOIN
table ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
SORT JOIN
table ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
排序是一個費時、費資源的操作，特別對于大表。基于這個原因，SMJ經常不是一個特別有效的連接方法，但是如果2個row source都已經預先排序，則這種連接方法的效率也是蠻高的。
嵌套循環（Nested Loops， NL）
這個連接方法有驅動表（外部表）的概念。其實，該連接過程就是一個2層嵌套循環，所以外層循環的次數越少越好，這也就是我們為什么將小表或返回較小
row
source的表作為驅動表（用于外層循環）的理論依據。但是這個理論只是一般指導原則，因為遵循這個理論并不能總保證使語句產生的I/O次數最少。有時
不遵守這個理論依據，反而會獲得更好的效率。如果使用這種方法，決定使用哪個表作為驅動表很重要。有時如果驅動表選擇不正確，將會導致語句的性能很差、很
差。
內部連接過程：
Row source1的Row 1 —— Probe ->Row source 2
Row source1的Row 2 —— Probe ->Row source 2
Row source1的Row 3 —— Probe ->Row source 2
……。
Row source1的Row n —— Probe ->Row source 2
從內部連接過程來看，需要用row source1中的每一行，去匹配row source2中的所有行，所以此時保持row
source1盡可能的小與高效的訪問row
source2（一般通過索引實現）是影響這個連接效率的關鍵問題。這只是理論指導原則，目的是使整個連接操作產生最少的物理I/O次數，而且如果遵守這
個原則，一般也會使總的物理I/O數最少。但是如果不遵從這個指導原則，反而能用更少的物理I/O實現連接操作，那盡管違反指導原則吧！因為最少的物理
I/O次數才是我們應該遵從的真正的指導原則，在后面的具體案例分析中就給出這樣的例子。
在上面的連接過程中，我們稱Row source1為驅動表或外部表。Row Source2被稱為被探查表或內部表。
在NESTED LOOPS連接中，Oracle讀取row source1中的每一行，然后在row
sourc2中檢查是否有匹配的行，所有被匹配的行都被放到結果集中，然后處理row source1中的下一行。這個過程一直繼續，直到row
source1中的所有行都被處理。這是從連接操作中可以得到第一個匹配行的最快的方法之一，這種類型的連接可以用在需要快速響應的語句中，以響應速度為
主要目標。
如果driving row source（外部表）比較小，并且在inner row
source（內部表）上有唯一索引，或有高選擇性非唯一索引時，使用這種方法可以得到較好的效率。NESTED
LOOPS有其它連接方法沒有的的一個優點是：可以先返回已經連接的行，而不必等待所有的連接操作處理完才返回數據，這可以實現快速的響應時間。
如果不使用并行操作，最好的驅動表是那些應用了where
限制條件后，可以返回較少行數據的的表，所以大表也可能稱為驅動表，關鍵看限制條件。對于并行查詢，我們經常選擇大表作為驅動表，因為大表可以充分利用并
行功能。當然，有時對查詢使用并行操作并不一定會比查詢不使用并行操作效率高，因為最后可能每個表只有很少的行符合限制條件，而且還要看你的硬件配置是否
可以支持并行（如是否有多個CPU，多個硬盤控制器），所以要具體問題具體對待。
NL連接的例子：
sql> explain plan for
select a.dname，b.sql
from dept a，emp b
where a.deptno = b.deptno；
Query Plan
-------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
NESTED LOOPS
table ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
table ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
哈希連接（Hash Join， HJ）
這種連接是在oracle 7.3以后引入的，從理論上來說比NL與SMJ更高效，而且只用在CBO優化器中。
較小的row source被用來構建hash table與bitmap，第2個row
source被用來被hansed，并與第一個row source生成的hash
table進行匹配，以便進行進一步的連接。Bitmap被用來作為一種比較快的查找方法，來檢查在hash
table中是否有匹配的行。特別的，當hash
table比較大而不能全部容納在內存中時，這種查找方法更為有用。這種連接方法也有NL連接中所謂的驅動表的概念，被構建為hash
table與bitmap的表為驅動表，當被構建的hash table與bitmap能被容納在內存中時，這種連接方式的效率極高。
HASH連接的例子：
sql> explain plan for
select /*+ use_hash（emp） */ empno
from emp， dept
where emp.deptno = dept.deptno；
Query Plan
----------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=3
HASH JOIN
table ACCESS FULL DEPT
table ACCESS FULL EMP
要使哈希連接有效，需要設置HASH_JOIN_ENABLED=TRUE，缺省情況下該參數為TRUE，另外，不要忘了還要設置
hash_area_size參數，以使哈希連接高效運行，因為哈希連接會在該參數指定大小的內存中運行，過小的參數會使哈希連接的性能比其他連接方式還
要低。
總結一下，在哪種情況下用哪種連接方法比較好：
排序 - - 合并連接（Sort Merge Join， SMJ）：
a） 對于非等值連接，這種連接方式的效率是比較高的。
b） 如果在關聯的列上都有索引，效果更好。
c） 對于將2個較大的row source做連接，該連接方法比NL連接要好一些。
d） 但是如果sort merge返回的row source過大，則又會導致使用過多的rowid在表中查詢數據時，數據庫性能下降，因為過多的I/O.
嵌套循環（Nested Loops， NL）：
a） 如果driving row source（外部表）比較小，并且在inner row source（內部表）上有唯一索引，或有高選擇性非唯一索引時，使用這種方法可以得到較好的效率。
b） NESTED LOOPS有其它連接方法沒有的的一個優點是：可以先返回已經連接的行，而不必等待所有的連接操作處理完才返回數據，這可以實現快速的響應時間。
哈希連接（Hash Join， HJ）：
a） 這種方法是在oracle7后來引入的，使用了比較先進的連接理論，一般來說，其效率應該好于其它2種連接，但是這種連接只能用在CBO優化器中，而且需要設置合適的hash_area_size參數，才能取得較好的性能。
b） 在2個較大的row source之間連接時會取得相對較好的效率，在一個row source較小時則能取得更好的效率。
c） 只能用于等值連接中
笛卡兒乘積（Cartesian Product）
當兩個row source做連接，但是它們之間沒有關聯條件時，就會在兩個row
source中做笛卡兒乘積，這通常由編寫代碼疏漏造成（即程序員忘了寫關聯條件）。笛卡爾乘積是一個表的每一行依次與另一個表中的所有行匹配。在特殊情
況下我們可以使用笛卡兒乘積，如在星形連接中，除此之外，我們要盡量使用笛卡兒乘積，否則，自己想結果是什么吧！
注意在下面的語句中，在2個表之間沒有連接。
sql> explain plan for
select emp.deptno，dept，deptno
from emp，dept
Query Plan
------------------------
SLECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
MERGE JOIN CARTESIAN
table ACCESS FULL DEPT
SORT JOIN
table ACCESS FULL EMP
CARTESIAN關鍵字指出了在2個表之間做笛卡爾乘積。假如表emp有n行，dept表有m行，笛卡爾乘積的結果就是得到n * m行結果。