As junções SQL são fundamentais para consultar bancos de dados, permitindo que os usuários combinem dados de várias tabelas com base em condições especificadas. As junções são categorizadas em dois tipos principais: junções lógicas e junções físicas. As junções lógicas representam a maneira conceitual pela qual os dados das tabelas são combinados, enquanto as junções físicas referem-se à implementação real dessas junções em sistemas de banco de dados como RDS (Relational Database Service) ou outros servidores SQL. Na postagem de hoje, desvendaremos os mistérios das junções SQL.

Vamos começar!

Junção Lógica

Existem vários tipos de junções lógicas em SQL. Os dois mais comuns são junção interna e junção externa. Usamos essas junções quando precisamos recuperar dados de tabelas.

Junção Física

As junções físicas são implementadas dentro do RDS. O usuário escreve a consulta usando uma junção lógica e o RDS usa uma junção física para realizar as operações de junção. Existem diferentes tipos de junções físicas como
1. Junção de loop aninhado
2. Junção de hash
3. Mesclar Join e assim por diante

Junção de loop aninhado

Este é um tipo de junção em que uma tabela menor com menos registros é selecionada e percorre a outra tabela até que uma correspondência seja encontrada. Este tipo de junção está disponível em servidores MySQL, Postgres e até SQL. No entanto, não é uma opção escalável para tabelas grandes. É usado principalmente nos casos em que o operador join não usa igualdade.

Por exemplo, consultas geoespaciais: ao lidar com dados geográficos, você pode querer encontrar pontos a uma certa distância de outros pontos. Isso poderia envolver a comparação da distância entre cada combinação de pontos, o que poderia ser alcançado com um Nested Loop Join.

SELECT *
FROM cities
JOIN landmarks ON distance(cities.location, landmarks.location) 




  
  
  Junção de hash


Hash join é um método de executar uma join usando a tabela hash para encontrar um registro de correspondência. Uma tabela hash é criada na memória. Se houver uma grande quantidade de dados e não houver memória suficiente para armazená-los, eles serão gravados no disco. A junção de hash é mais eficiente do que a junção de loop aninhado. Durante a execução, o RDS cria a tabela hash na memória onde as linhas da tabela de junção são armazenadas usando o atributo de junção como chave. Após a execução, o servidor começa a ler as linhas da outra tabela e encontra a linha correspondente na tabela hash. Este método é comumente usado quando o operador de junção usa igualdade.

Suponha que você tenha uma tabela "Funcionário" com detalhes do funcionário, como ID, nome e ID do departamento, e uma tabela "Departamento" com detalhes do departamento, como ID e nome. Você deseja unir essas tabelas para obter o departamento ao qual cada funcionário pertence


SELECT *
FROM Employee
JOIN Department ON Employee.department_id = Department.department_id;




Neste exemplo, a condição de junção é baseada na igualdade entre colunas, tornando-a adequada para uma junção hash. Este método é eficiente, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados, pois pode combinar registros rapidamente usando a tabela hash. No entanto, como acontece com qualquer método de junção, é importante considerar o tamanho dos conjuntos de dados e a memória disponível para garantir o desempenho ideal.


  
  
  Mesclar Junção


Merge Join é um método usado na execução de consultas SQL quando a condição de junção emprega um operador de igualdade e ambos os lados da junção são grandes. Esta técnica depende de entradas de dados classificadas. Se existir um índice nas expressões usadas na coluna de junção, ele poderá ser utilizado para obter os dados classificados de forma eficiente. No entanto, se o servidor precisar classificar os dados explicitamente, é crucial analisar os índices e considerar otimizá-los para melhorar o desempenho.

Exemplo:

Considere um cenário envolvendo uma tabela "Vendas" com transações de vendas, incluindo ID da venda, ID do cliente e valor da venda, e uma tabela "Clientes" contendo detalhes do cliente, como ID do cliente, nome e localização.


SELECT *
FROM Sales
JOIN Customers ON Sales.customer_id = Customers.customer_id;




Nesse caso, ambas as tabelas "Vendas" e "Clientes" são substanciais e a condição de junção depende da igualdade da coluna "customer_id". Para uma junção de mesclagem eficiente, ambas as tabelas de entrada precisam ser classificadas pela coluna de junção ("customer_id"). Se não houver índice existente na coluna "customer_id", o servidor pode precisar realizar operações de classificação adicionais, o que pode afetar o desempenho.

Para otimizar o merge join, é aconselhável criar ou modificar índices na coluna "customer_id" em ambas as tabelas. Garantir a manutenção e otimização adequadas desses índices pode levar a melhorias significativas no desempenho da consulta, especialmente para consultas que envolvem frequentemente junções baseadas na coluna "customer_id".

Ao aproveitar os índices de forma eficaz e garantir entradas de dados classificadas, as junções de mesclagem podem lidar com junções de maneira eficiente entre tabelas grandes com condições de junção baseadas em igualdade, contribuindo para melhorar o desempenho da consulta e a eficiência geral do sistema.

Aspecto
Junção de loop aninhado
Junção de hash
Mesclar associação
Condição de adesão
Não igualdade
Igualdade
Igualdade
Tamanho dos dados de entrada
Pequeno a médio
Médio a grande
Grande
Classificação de dados
Não obrigatório
Não obrigatório
Obrigatório
Uso de memória
Baixo
Moderado a alto
Moderado a alto
Utilização do índice
Não é uma preocupação principal
Benéfico
Depende de índices
Desempenho(grandes conjuntos de dados)
Mais devagar
Eficiente
Eficiente
Escalabilidade
Menos escalável
Escalável
Escalável
Casos de uso típicos
Mesas pequenas e médias
Tabelas grandes com junções de igualdade
Tabelas grandes com junções de igualdade