圖2.循環嵌套連接的第二步

通過嵌套循環連接也可以看出，隨著數據量的增長這種方式對性能的消耗將呈現出指數級別的增長，所以數據量到一定程度時，查詢分析器往往就會采用這種方式。

下面我們通過例子來看一下循環嵌套連接,利用微軟的AdventureWorks數據庫:

圖3中ProductID是有索引的，并且在循環的外部表中（Product表）符合ProductID=870的行有4688條，因此，對應的SalesOrderDetail表需要查找4688次。讓我們在上面的查詢中再考慮另外一個例子,如圖4所示。

由圖4中可以看出，由于多選擇了一個UnitPrice列，導致了連接的索引無法覆蓋所求查詢，必須通過書簽查找來進行，這也是為什么我們要養成只Select需要的列的好習慣，為了解決上面的問題，我們既可以用覆蓋索引，也可以減少所需的列來避免書簽查找。另外，上面符合ProductID的行僅僅只有5條，所以查詢分析器會選擇書簽查找，假如我們將符合條件的行進行增大，查詢分析器會傾向于表掃描（通常來說達到表中行數的1%以上往往就會進行table scan而不是書簽查找，但這并不絕對），如圖5所示。

可以看出，查詢分析器此時選擇了表掃描來進行連接，這種方式效率要低下很多，因此好的覆蓋索引和Select *都是需要注意的地方。另外，上面情況即使涉及到表掃描，依然是比較理想的情況，更糟糕的情況是使用多個不等式作為連接時，查詢分析器即使知道每一個列的統計分布，但卻不知道幾個條件的聯合分布，從而產生錯誤的執行計劃,如圖6所示。

由圖6中，我們可以看出，估計的行數和實際的行數存在巨大的偏差，從而應該使用表掃描但查詢分析器選擇了書簽查找，這種情況對性能的影響將會比表掃描更加巨大。具體大到什么程度呢？我們可以通過強制表掃描和查詢分析器的默認計劃進行比對，如圖7所示。

合并連接(Merge Join)

談到合并連接，我突然想起在西雅圖參加SQL Pass峰會晚上酒吧排隊點酒，由于我和另外一哥們站錯了位置，貌似我們兩個在插隊一樣，我趕緊說:I'm sorry,i thought here is end of line。對方無不幽默的說:”It's OK,In SQL Server,We called it merge join”。

由上面的小故事不難看出，Merge Join其實上就是將兩個有序隊列進行連接，需要兩端都已經有序，所以不必像Loop Join那樣不斷的查找循環內部的表。其次，Merge Join需要表連接條件中至少有一個等號查詢分析器才會去選擇Merge Join。

Merge Join的過程我們可以簡單用下面圖進行描述:

Merge Join首先從兩個輸入集合中各取第一行，如果匹配，則返回匹配行。加入兩行不匹配，則有較小值的輸入集合+1，如圖9所示。

用C#代碼表示Merge Join的話如代碼1所示。

復制代碼 代碼如下: