关系型数据库并不是最早出现的数据库表现形式，之前还存在层次、网状数据库结构。随着关系型数据库的出现，以数据表的方式进行信息留存的方案迅速发展起来。关系型数据库的重要元素包括数据表和表连接，借助各种类型的表连接，可以将平铺直叙的信息加以组装拼接。
在Oracle数据库中，应对不同的连接情况和数据特征，数据库CBO会生成不同的执行计划和连接操作。本篇介绍各种连接中的一种——Nest Loop Join嵌套循环。
1、嵌套循环原理
嵌套循环Nest Loop Join是一种古老的连接方式。SQL中的连接，本质上就是将两个数据集合依据连接条件进行匹配操作。Nest Loop Join就是通过两层循环手段进行依次的匹配操作，最后返回结果集合。SQL语句只是描述出希望连接的对象和规则，而执行计划和执行操作要切实将一行行的记录进行匹配。
Nest Loop Join的操作过程很简单，很想我们最简单的排序检索算法，两层循环结构。进行连接的两个数据集合（数据表）分别称为外侧表（驱动表）和内测表（被驱动表）。首先处理外侧表中每一行符合条件的数据，之后每一行数据和内测表进行连接匹配操作。最后可以获取到结果集合。
具体来说，Nest Loop Join的执行过程如下：
ü Oracle CBO首先将一系列的连接关系，拆分为若干层的Nest Loop Join，确定连接顺序。如a.field1=b.field1 and b.field2=c.field2，就可以组织成表A和表B先进行nest loop join操作，之后操作的结果集合再与数据表C进行nest loop join操作。所以，我们查看到的连接操作，通常都是分层次的；
ü 在确定每次Nest Loop Join的两端对象之后，确定外侧连接表和内侧连接表。将外侧连接表作为连接驱动表，根据SQL中对驱动表的连接条件，进行筛选。最后获取到驱动表数据集合；
ü 从驱动表每条记录入手，检索内侧表记录，获取符合连接条件的记录。形成连接行；
注意：此处有两个需要注意的问题。其一是驱动表的确定。另一个就是检索内侧表的方法。这两个问题在CBO时代的回答都是成本问题，Oracle通过成本试算获取到。对Nest Loop Join而言，条件列、连接列上的索引是会很大程度上影响执行计划的。
下面是一个SQL语句的执行计划，由于CBO操作的复杂性，本SQL使用hint来进行强制的Nest Loop路径。
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';
已解释。
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")
已选择19行。
在执行计划中，伴随着两个Nest Loop Join。首先，通过条件owner=’SCOTT’，检索索引idx_tabs_owner，获取符合条件的rowid列表。之后利用rowid从tabs表中取出结果集合。这个集合就成为第一层Nest Loop Join的外侧表（Outer）。
第一层Nest Loop Join的两端外侧表是TABS结果集合，内侧表（集合）则是COLS数据表对应的索引IDX_COLS_NAME，进行匹配的条件是table_name相等。第一层Nest Loop Join的结果集合是TABS所有符合条件行字段，外加上对应COLS数据表的rowid。
第二层Nest Loop Join就是通过获取到的COLS rowid找到COLS记录的全部内容。
2、Nest Loop Join检索图示
下面通过一张示意，表达在没有连接列索引的情况下，Nest Loop Join的工作方式。
在没有索引的情况下，首先Oracle会检索驱动表外侧表（全表扫描），获取到符合外侧表单独条件的记录行集合（Row1和Row2）。
之后针对row1和row2，分别对inner表进行全表匹配查询，就是对每个outer的结果行，要进行inner表的所有块查询。最后发现符合条件的row3和row4，将结果返回。
通过图示，我们也可以发现Nest Loop Join的一个致命缺陷：存在大量的随机读。为一个outer行，就需要进行inner表的全表扫描。如果inner表很庞大，那么这个执行计划效率可想而知。
3、索引优化与Nest Loop Join
在目前的Oracle执行计划中，如果inner和outer表均没有索引等优化方式，而且不包含那些很复杂的连接对应条件，出现Nest Loop Join的机会还是很低的。因为Oracle CBO会选择其他替代执行计划（如Hash Join）来参与执行计划。
在条件列，特别是连接条件列上添加索引，可以大幅度的减少Nest Loop Join的随机读。见下图示意：
如果在inner表（或者outer）的连接条件列上添加索引，在进行Nest Loop Join的时候，Row1/Row2可以直接确定符合连接条件的Inner Table数据行对应的rowid。不需要直接对inner table进行检索，就可以获取到rowid了。由于索引对应的体积要远远小于Inner Table，所以进行的块读取要少很多。
结论：如果确定需要使用嵌套循环Nest Loop Join，那么最好考虑保证连接列上能存在索引对象。这样可以很大程度上提高Nest Loop Join的连接效率。
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