SQL 连接是查询数据库的基础，它允许用户根据指定条件组合多个表中的数据。连接分为两种主要类型：逻辑连接和物理连接。逻辑联接代表组合表中数据的概念方式，而物理联接是指这些联接在数据库系统（例如 RDS（关系数据库服务）或其他 SQL 服务器）中的实际实现。在今天的博文中，我们将揭开 SQL 连接的神秘面纱。

让我们开始吧！

逻辑连接

SQL中有多种类型的逻辑连接。最常见的两种是内连接和外连接。当我们需要从表中检索数据时，我们使用这些联接。

物理连接

物理连接在RDS内部实现。用户使用逻辑联接编写查询，RDS 使用物理联接来执行联接操作。有不同类型的物理连接，例如
1. 嵌套循环连接
2. 哈希连接
3. Merge Join等

嵌套循环连接

这是一种连接类型，其中选择记录较少的较小表并循环访问另一个表，直到找到匹配项。这种类型的联接在 MySQL、Postgres 甚至 SQL 服务器中都可用。但是，对于大型表来说，它不是一个可扩展的选项。主要用于连接运算符不使用相等的情况。

例如，地理空间查询：在处理地理数据时，您可能想要查找距其他点一定距离内的点。这可能涉及比较每个点组合之间的距离，这可以通过嵌套循环连接来实现。

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




  
  
  哈希连接


哈希联接是一种使用哈希表执行联接以查找匹配记录的方法。在内存中创建一个哈希表。如果数据量很大而没有足够的内存来存储它，则将其写入磁盘。哈希连接比嵌套循环连接更有效。在执行过程中，RDS 会构建内存中的哈希表，其中使用连接属性作为键来存储连接表中的行。执行后，服务器开始从另一个表中读取行，并从哈希表中找到相应的行。当连接运算符使用相等时，通常使用此方法。

假设您有一个“员工”表，其中包含 ID、姓名和部门 ID 等员工详细信息，以及一个“部门”表，其中包含 ID 和名称等部门详细信息。您想要连接这些表以获取每个员工所属的部门


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




在此示例中，联接条件基于列之间的相等性，使其适合哈希联接。这种方法非常高效，尤其是在处理大型数据集时，因为它可以使用哈希表快速匹配记录。然而，与任何连接方法一样，重要的是要考虑数据集的大小和可用内存以确保最佳性能。


  
  
  合并连接


Merge Join 是一种在 SQL 查询执行中使用的方法，当连接条件使用相等运算符且连接两边都很大时使用。该技术依赖于排序的数据输入。如果连接列中使用的表达式存在索引，则可以利用它来高效地获取排序后的数据。但是，如果服务器需要显式对数据进行排序，则分析索引并考虑优化它们以提高性能至关重要。

例子：

考虑一个场景，涉及包含销售交易的“销售”表，包括销售 ID、客户 ID 和销售金额，以及包含客户 ID、姓名和位置等客户详细信息的“客户”表。


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




在这种情况下，“Sales”和“Customers”表都很重要，并且连接条件依赖于“customer_id”列的相等性。为了实现高效的合并联接，两个输入表都需要按联接列（“customer_id”）排序。如果“customer_id”列上没有现有索引，服务器可能需要执行额外的排序操作，这可能会影响性能。

要优化合并联接，建议在两个表中的“customer_id”列上创建或修改索引。确保正确维护和优化这些索引可以显着提高查询性能，特别是对于经常涉及基于“customer_id”列的联接的查询。

通过有效利用索引并确保数据输入排序，合并联接可以有效地处理具有基于相等联接条件的大型表之间的联接，有助于增强查询性能和整体系统效率。

方面
嵌套循环连接
哈希连接
合并连接
加入条件
不等式
平等
平等
输入数据大小
小型到中型
中型到大型
大的
数据排序
不需要
不需要
必需的
内存使用情况
低的
中到高
中到高
索引利用率
不是主要问题
有利
依赖于索引
性能（大数据集）
慢点
高效的
高效的
可扩展性
可扩展性较差
可扩展
可扩展
典型用例
中小型桌子
具有相等连接的大型表
具有相等连接的大型表