我们知道数据库里面两表关联主要有三种常见的关联方式，即
- nested loop join
- hash join
- merge join
nested loop join在OLTP交易场景占比是最多的，常用于关联字段为主键或索引字段的情况，通过主键或索引以及loop的方式，A表可以快速查找到匹配的B表中的数据。
merge join又称为sort merge，可想而知，如果被关联的两个数据集正好是有序的，那么采用这种方式是最高效的。
hash join则是把一个表（通常为小表）放在hash内存中，进行匹配关联。
虽然知道这点简单的理解，不过当别人问起来hash join具体怎么实现的时候，发现并不能说出个一二，看来还是应该我去熟悉一下底层的原理。参考网上关于hash join原理的一二之后，也用本篇文章稍作记录，作为一个学习的过程吧~
背景概念
所谓连接（join）是通过把多个表之间某列相等的元组提取出来组成新的表。两个表如果元数目过多，逐个遍历开销就很大（这里说的其实就是nested join），哈希连接（hash join）就是一种提高连接效率的方法。
自Oracle 7.3以来就实现了hash join的技术，MySQL则是在最新的8.0版本中实现了hash join。Hash join只能用于相等连接，相对于nested loop join，hash join更适合处理大型结果集。Hash join不需要在驱动表上存在索引。
基本概述
Hash join算法的基本思想是根据小表（记为S表）建立一个可以存在于hash area内存中的hash table，然后用大小（记为B表）来探测前面的hash table。
如果hash area内存不够大，hash table就无法完全存放在hash area内存中。针对这种情况，Oracle在连接键上利用一个hash函数将S表和B表分割成多个不相连的分区（分别记为Si和Bi），这个阶段叫做分区阶段；然后各自相应的分区（即Si和Bi）再做Hash join，这个阶段叫做join阶段。
如果分区后，针对某个分区所建的hash table还是太大的话，Oracle采用nested-loops hash join，就是对部分Si建立hash table，然后读取所有的Bi与所建的hash table做连接，然后再对剩余的Si建立hash table，再将所有的Bi与所建的hash table做连接，直到所有Si都连接完。
Hash join算法有一个限制，它假设两表在连接键上是均匀的，不过实际情况是数据可能不均匀，为了应对这个问题，Oracle引进几种技术，包括位图向量过滤、角色互换、柱状图等。
主要过程
从上面描述可以发现，Hash join主要分为两个阶段：建立阶段（build phase）和探测阶段（probe phase）
Build Phase
选择一个表，通常是较小的那个表，以减少建立哈希表的时间和空间。然后对其中每个元组上的连接属性采用哈希函数得到哈希值，从而建立一个哈希表。
Probe Phase
对另一个表，扫描它的每一行并计算连接属性的哈希值，与Build Phase建立的哈希表对比，如果落在同一个bucket的，如果满足连接谓词则连接成新的表。
在内存足够大的情况下建立哈希表的过程时整个表都在内存中，完成连接操作后才放在磁盘里面。但这个过程会带来很多的IO操作。
另一种哈希连接Grace hash join，适用于内存不足的情况，也就是前面提到的先分区再join的过程。
基本原理
参考https://www.cnblogs.com/qlee/archive/2011/04/11/2012572.html
使用一个例子来解释Hash join算法的原理，假如有两个数据集如下：
S={1,1,1,3,3,4,4,4,4,5,8,8,8,8,10}
B={0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,8,9,9,9,10,10,11}
Hash join第一步是判定小表（S表）是否能完全存放在hash area内存中，如果能完全存放在内存中，则在内存中建立hash table，这是最简单的Hash join。
如果不能全部放在内存中，则将S表进行分区，分区的个数叫做fan-out。
Oracle采用内部一个hash函数作用于连接键上，将S和B分割成多个分区，假设产生10个分区，如下表。
经过以上分区之后，只需要相应的分区之间做join即可，如果有分区为NULL的话，则相应的分区Join即可忽略。
