Nested Loop,即嵌套循环,是PostgreSQL中一种基本的表连接方式。它通过对外层表的每一行与内层表的所有行进行逐一比较来实现连接操作。如果满足连接条件,则生成结果集。 2. 阐述Nested Loop在PostgreSQL查询执行中的角色 在PostgreSQL的查询执行过程中,Nested Loop作为一种连接操作,负责将两个或多个表的数据行进行匹配,...
staticTupleTableSlot*ExecNestLoop(PlanState*pstate){NestLoopState*node=castNode(NestLoopState,pstate);NestLoop*nl;PlanState*innerPlan;PlanState*outerPlan;TupleTableSlot*outerTupleSlot;TupleTableSlot*innerTupleSlot;TupleTableSlot*slot;ExprState*joinqual;ExprState*otherqual;ExprContext*econtext;ListCell*...
1 SETmax_parallel_workers_per_gather=0;并行扫描不会改变算法，因此在本文中可以忽略不计。嵌套循环连接 第一种也是最简单的连接策略称为嵌套循环连接（Nested Loop Join）。它可以用下面的伪代码来描述： PL/SQL 复制代码 9 1 2 3 4 Forrow1intable1:Forrow2intable2:If(row1==row2):Add_ to_...
正如我之前的博文https://blog.jooq.org/oracle-scalar-subquery-caching/,Oracle 11已经引入了一个标量子查询缓存的特性,可以在jOOQ中激活,避免代价高昂的PL/SQL上下文切换。 enable_memoize在PostgreSQL嵌套循环join中非常有用,参考上述推文,lateral join通常由嵌套循环连接来执行。 开启/关闭该参数 创建一个schema: ...
PostgreSQL 14中提升Nested Loop Joins性能的enable_memoize 最近在PG14中发现新增一个配置参数enable_memoize,通过此参数可以提升嵌套循环连接的性能,有人测试性能竟然能提升1000倍! 将查询提升1000倍暗示整个语句非常烂,而memoize可能有很大帮助,那么对于普通join是否也有用呢?
对PostgreSQL Nested Loop 执行计划的初步学习 开始 伪代码如下: for(i =0; i < length(outer); i++)for(j =0; j < length(inner); j++)if(outer[i] ==inner[j]) output(outer[i], inner[j]); 就是个双层循环。 实际运行一下: 建表:...
block_size | 8192 | Shows the size of a disk block. bonjour | off | Enables advertising the server via Bonjour. bonjour_name | | Sets the Bonjour service name. bytea_output | hex | Sets the output format for bytea. check_function_bodies | on | Check function bodies during CREATE FUN...
对PostgreSQL Nested Loop 执行计划的初步学习 开始 伪代码如下: for(i =0; i < length(outer); i++)for(j =0; j < length(inner); j++)if(outer[i] ==inner[j]) output(outer[i], inner[j]); 1. 2. 3. 4. 就是个双层循环。
block_size | 8192 | Shows the size of a disk block. bonjour | off | Enables advertising the server via Bonjour. bonjour_name | | Sets the Bonjour service name. bytea_output | hex | Sets the output format for bytea. check_function_bodies | on | Check function bodies during CREATE FUN...
nested loop join: The right relation is scanned once for every row found in the left relation. This strategy is easy to implement but can be very time consuming. (However, if the right relation can be scanned with an index scan, this can be a good strategy. It is possible to use valu...