可以說持續發展，Join的順序是查詢優(yōu)化過程中很復(fù)雜的問題（當然初步建立，這里的復(fù)雜性在于，對于查詢優(yōu)化器來說供給，我們不會多次看到和關(guān)注這種復(fù)雜性）的方法，因為它涉及計算每個替代Join的順序的成本∵M行探討？梢哉f落到實處，聯(lián)接的順序和數(shù)目與生成候選的執(zhí)行計劃的數(shù)量直接相關(guān)服務水平，從而極大地影響查詢優(yōu)化器的優(yōu)化過程。

當談到Join時技術創新，我們都熟悉組合來自兩個表的公共信息的想法處理方法。Join的操作只能一次在兩個表之間進行，所以假如一個查詢想要N個Join表持續向好，那么它就需要（N-1）次Join操作習慣，即首先要第一個表和第二個ta可以加入，然后連接的結(jié)果與第三表連接兩個角度入手，等等建強保護。

在這一部分中，我們將討論連接的順序生產效率。我相信在閱讀之后使命責任，我們會給大家一個新的理解。至于Join算法使用，因為它涉及執(zhí)行引擎的部分合規意識，我們將在下文中討論它。

如前所述有效性，表中的連接順序決定查詢的性能和成本創新內容。對于現(xiàn)有查詢，可以生成許多候選執(zhí)行計劃廣泛關註。盡管這些執(zhí)行計劃返回相同的結(jié)果善於監督，但是由不同的Join生成的執(zhí)行計劃的成本確實有很大的不同。

由于聯(lián)接操作具有交換規(guī)律和組合規(guī)律的特征深入實施，即使一個簡單的查詢也會由于聯(lián)接順序的不同而生成許多不同的執(zhí)行計劃至關重要，并且執(zhí)行計劃的數(shù)量會隨著聯(lián)接表數(shù)量的增加而呈指數(shù)增長發展空間。查詢優(yōu)化器的任務(wù)是在這些眾多的執(zhí)行計劃中選擇一個更好的Join-order執(zhí)行計劃效果。

首先來看一下交換法則。這個數(shù)學(xué)概念足了準備，因為SQLServer是關(guān)系數(shù)據(jù)合作關系，它的理論基礎(chǔ)是關(guān)系集理論，而現(xiàn)在數(shù)學(xué)是基于集合的深刻內涵，所以SQLServer的設(shè)計傳遞，也引入了很多數(shù)學(xué)理論。加入B等于B加入A深入闡釋。

交換法還定義了首先訪問哪個表相關性。例如，在NestLoopsJoin操作中物聯與互聯，被訪問的第一個表稱為外部表穩定，而第二個表稱為內(nèi)部表改造層面。在HashJoin中，被訪問的第一個表稱為內(nèi)部構(gòu)建表優勢與挑戰，而第二個表是探測輸入經驗分享。表或建筑表的內(nèi)部或探頭輸入有巨大的影響性能。

Join操作的另一個特征是關(guān)聯(lián)法則解決問題，即（AJoinB）JoinC等于AJoinC系列，這并不難理解。接下來相互配合，讓我們看一個例子慢體驗。

讓我們以AdvyWorksSAMP數(shù)據(jù)庫為例。我們?yōu)橄旅娴牟樵兩蓪嶋H的執(zhí)行計劃：

1相對簡便。代碼中的加入順序是聯(lián)系人加入個人加入客戶重要組成部分，但執(zhí)行計劃中的加入順序是銷售『献?？蛻艏尤脘N售勃勃生機。個人加入者。接觸極致用戶體驗。

從這里我們可以看到提供有力支撐，代碼中的Join順序并不一定是很后一次執(zhí)行計劃的順序，但是也證實了網(wǎng)絡(luò)上的一些主要偏見是錯誤的：通過改變Join的順序來提高性能建議。TS對加入順序的決定和考慮品率。

2。查詢優(yōu)化器根據(jù)大量信息決定執(zhí)行哪個物理聯(lián)接操作不斷發展。在示例代碼中積極影響，我們的聯(lián)接都是邏輯的內(nèi)部聯(lián)接，但很終查詢優(yōu)化器選擇適當?shù)奈锢砺?lián)接操作緊密協作，如MergeJoinforSales越來越重要。客戶加入銷售發揮重要作用。單個的醒悟，因為兩個表是基于聚合索引連接的，并且數(shù)據(jù)是根據(jù)聚合.index進行聚合以進行排序的（關(guān)于這一點高質量，我們將在后面討論）也逐步提升。

當然，我們也可以使用Hint來要求查詢優(yōu)化器根據(jù)我們的需求強制執(zhí)行Join生成的類型和順序註入了新的力量。讓我們來看看下面的例子：

我們當然可以通過使用Hint來改變查詢優(yōu)化器的行為重要的作用，但是還需要注重每次執(zhí)行的成本。ECT信息，如統(tǒng)計等反應能力。

正如我們前面提到的發展邏輯，表的連接順序隨著表數(shù)量的增加而指數(shù)增加。實際上有所提升，只有幾個表聽得進，并且連接順序組合的數(shù)量將達到數(shù)萬個。組合的數(shù)量主要取決于查詢樹的結(jié)構(gòu)先進水平，并且查詢優(yōu)化器不能估計每個組合的成本便利性，而是根據(jù)查詢樹的結(jié)構(gòu)和外形使用啟發(fā)式算法來減少搜索空間。

在以往的文章中重要平臺，曾經(jīng)介紹過深刻認識，經(jīng)過一些處理之后，提交的查詢語句將作為樹結(jié)構(gòu)出現(xiàn)在查詢處理器中應用提升，這對查詢優(yōu)化器非常重要主動性，樹結(jié)構(gòu)基本上可以分為：左深度樹、右深度樹發展的關鍵、多路徑樹道路。

例如，對于諸如：JOIN(JOIN(A真諦所在，B指導，C)，D)之類的語句充分，可以生成左深度樹或右深度樹進一步完善，如圖所示：

根據(jù)表的數(shù)量，Join的順序生成許多不同的樹形競爭力，很終導(dǎo)致不同的執(zhí)行計劃調整推進。

太可怕了！左深度樹的數(shù)量是基于N的機製性梗阻！數(shù)字（n的拉斐爾函數(shù)機製，n的階乘，其中n是表的數(shù)目）生產效率。對于多徑樹使命責任，數(shù)字是（2n2）效果！/（N1）使用！.

此外，請記住密度增加，以上僅是生成的執(zhí)行計劃的可能數(shù)量主要抓手。對于每個執(zhí)行計劃，查詢優(yōu)化器還選擇不同的物理操作和數(shù)據(jù)訪問方法（例如構建，表掃描創新科技、索引掃描服務延伸、索引查找等），這些操作和數(shù)據(jù)訪問方法乘以前一個執(zhí)行計劃具有重要意義。

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