關係型資料庫並不是最早出現的資料庫表現形式，之前還存在層次、網狀資料庫結構。隨著關係型資料庫的出現，以資料表的方式進行資訊留存的方案迅速發展起來。關係型資料庫的重要元素包括資料表和表連線，藉助各種型別的表連線，可以將平鋪直敘的資訊加以組裝拼接。

在Oracle資料庫中，應對不同的連線情況和資料特徵，資料庫CBO會生成不同的執行計劃和連線操作。本篇介紹各種連線中的一種——Nest Loop Join巢狀迴圈。

1、巢狀迴圈原理

巢狀迴圈Nest Loop Join是一種古老的連線方式。SQL中的連線，本質上就是將兩個資料集合依據連線條件進行匹配操作。Nest Loop Join就是通過兩層迴圈手段進行依次的匹配操作，最後返回結果集合。SQL

Nest Loop Join的操作過程很簡單，很想我們最簡單的排序檢索演算法，兩層迴圈結構。進行連線的兩個資料集合（資料表）分別稱為外側表（驅動表）和內測表（被驅動表）。首先處理外側表中每一行符合條件的資料，之後每一行資料和內測表進行連線匹配操作。最後可以獲取到結果集合。

具體來說，Nest Loop Join的執行過程如下：

ü        Oracle CBO首先將一系列的連線關係，拆分為若干層的Nest Loop Join，確定連線順序。如a.field1=b.field1 and b.field2=c.field2，就可以組織成表A和表B先進行nest loop join操作，之後操作的結果集合再與資料表C進行nest loop join操作。所以，我們檢視到的連線操作，通常都是分層次的；

ü        在確定每次Nest Loop Join的兩端物件之後，確定外側連線表和內側連線表。將外側連線表作為連線驅動表，根據SQL中對驅動表的連線條件，進行篩選。最後獲取到驅動表資料集合；

ü        從驅動表每條記錄入手，檢索內側表記錄，獲取符合連線條件的記錄。形成連線行；

注意：此處有兩個需要注意的問題。其一是驅動表的確定。另一個就是檢索內側表的方法。這兩個問題在CBO時代的回答都是成本問題，Oracle通過成本試算獲取到。對Nest Loop Join而言，條件列、連線列上的索引是會很大程度上影響執行計劃的。

下面是一個SQL語句的執行計劃，由於CBO操作的複雜性，本SQL使用hint來進行強制的Nest Loop

SQL> create table tabs as select * from dba_tables;

Table created

SQL> create table cols as select owner,table_name, column_name, data_type from dba_tab_cols;

Table created

SQL> create index idx_tabs_owner on tabs(owner);

Index created

SQL> create index idx_cols_name on cols(table_name);

Index created

SQL> set linesize 10000;

SQL> set pagesize 1000;

SQL> explain plan for select /*+use_nl(tabs,cols) */* from tabs, cols where tabs.table_name=cols.tab

le_name and tabs.owner='SCOTT';

已解釋。

SQL>  select * from table(dbms_xplan.display);

PLAN_TABLE_OUTPUT

----------------------------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 2834620917

------------------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                     | Name           | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

------------------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT              |                |  1355 |   381K|   360   (0)| 00:00:05 |

|   1 |  NESTED LOOPS                 |                |       |       |            |          |

|   2 |   NESTED LOOPS                |                |  1355 |   381K|   360   (0)| 00:00:05 |

|   3 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TABS           |   117 | 28314 |     9   (0)| 00:00:01 |

|*  4 |     INDEX RANGE SCAN          | IDX_TABS_OWNER |   117 |       |     1   (0)| 00:00:01 |

|*  5 |    INDEX RANGE SCAN           | IDX_COLS_NAME  |    12 |       |     2   (0)| 00:00:01 |

|   6 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | COLS           |    12 |   552 |     3   (0)| 00:00:01 |

------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

   4 - access("TABS"."OWNER"='SCOTT')

   5 - access("TABS"."TABLE_NAME"="COLS"."TABLE_NAME")

已選擇19行。

在執行計劃中，伴隨著兩個Nest Loop Join。首先，通過條件owner=’SCOTT’，檢索索引idx_tabs_owner，獲取符合條件的rowid列表。之後利用rowid從tabs表中取出結果集合。這個集合就成為第一層Nest Loop Join的外側表（Outer）。

第一層Nest Loop Join的兩端外側表是TABS結果集合，內側表（集合）則是COLS資料表對應的索引IDX_COLS_NAME，進行匹配的條件是table_name相等。第一層Nest Loop Join的結果集合是TABS所有符合條件行欄位，外加上對應COLS資料表的rowid。

第二層Nest Loop Join就是通過獲取到的COLS rowid找到COLS記錄的全部內容。

2、Nest Loop Join檢索圖示

下面通過一張示意，表達在沒有連線列索引的情況下，Nest Loop Join的工作方式。

在沒有索引的情況下，首先Oracle會檢索驅動表外側表（全表掃描），獲取到符合外側表單獨條件的記錄行集合（Row1和Row2）。

之後針對row1和row2，分別對inner表進行全表匹配查詢，就是對每個outer的結果行，要進行inner表的所有塊查詢。最後發現符合條件的row3和row4，將結果返回。

通過圖示，我們也可以發現Nest Loop Join的一個致命缺陷：存在大量的隨機讀。為一個outer行，就需要進行inner表的全表掃描。如果inner表很龐大，那麼這個執行計劃效率可想而知。

3、索引優化與Nest Loop Join

在目前的Oracle執行計劃中，如果inner和outer表均沒有索引等優化方式，而且不包含那些很複雜的連線對應條件，出現Nest Loop Join的機會還是很低的。因為Oracle CBO會選擇其他替代執行計劃（如Hash Join）來參與執行計劃。

在條件列，特別是連線條件列上新增索引，可以大幅度的減少Nest Loop Join的隨機讀。見下圖示意：

如果在inner表（或者outer）的連線條件列上新增索引，在進行Nest Loop Join的時候，Row1/Row2可以直接確定符合連線條件的Inner Table資料行對應的rowid。不需要直接對inner table進行檢索，就可以獲取到rowid了。由於索引對應的體積要遠遠小於Inner Table，所以進行的塊讀取要少很多。

結論：如果確定需要使用巢狀迴圈Nest Loop Join，那麼最好考慮保證連線列上能存在索引物件。這樣可以很大程度上提高Nest Loop Join的連線效率。