Block Nested-Loop Join算法优化原理剖析
Block Nested-Loop Join (BNL) 算法针对 Nested-Loop Join (NLJ) 算法的扫描次数过多问题进行了优化。BNL 算法的工作原理如下：
将外层循环的结果集以数据块的形式保存在 Join Buffer 中。当内层表扫描每一行时，仅需与其 Join Buffer 中的数据块进行比较，而不是每次完整扫描外层表。
举个例子：
假设外层表有 1000 行，内层表有 1000 行。使用 NLJ 算法，内层表需要进行 1000 次扫描。但使用 BNL 算法，如果 Join Buffer 大小为 100 行，则内层表仅需进行 10 次扫描，因为只需与 Join Buffer 中的 100 行进行比较即可。
“可以一次性与 100 行数据进行比较”的含义
与 NLJ 算法相比，BNL 算法的优势在于批量比较。简单地说，内层表的每一行与 Join Buffer 中的全部 100 行数据进行一次性比较。
这避免了 NLJ 算法中重复扫描内层表的开销，因为只需扫描一次即可与所有匹配的外层表行进行比较。因此，BNL 算法可以显著减少扫描次数，提高查询性能。
以上就是Block Nested-Loop Join 算法如何优化 Nested-Loop Join 算法的扫描次数？的详细内容，更多请关注慧达安全导航其它相关文章！
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