教你如何看懂SQL Server查询计划(3)
哈希联接可以减少使用非规范化。非规范化一般通过减少联接操作获得更好的性能，尽管这样做有冗余之险（如不一致的更新）。哈希联接则减少使用非规范化的需要。哈希联接使垂直分区（用单独的文件或索引代表单个表中的几组列）得以成为物理数据库设计的可行选项。
哈希联接有两种输入：生成输入和探测输入。查询优化器指派这些角色，使两个输入中较小的那个作为生成输入。
哈希联接用于多种设置匹配操作：内部联接；左外部联接、右外部联接和完全外部联接；左半联接和右半联接；交集；联合和差异。此外，哈希联接的某种变形可以进行重复删除和分组，例如 SUM(salary) GROUP BY department。这些修改对生成和探测角色只使用一个输入。
哈希联接又分为3个类型：内存中的哈希联接、Grace 哈希联接和递归哈希联接。
内存中的哈希联接：哈希联接先扫描或计算整个生成输入，然后在内存中生成哈希表。根据计算得出的哈希键的哈希值，将每行插入哈希存储桶。如果整个生成输入小于可用内存，则可以将所有行都插入哈希表中。生成阶段之后是探测阶段。一次一行地对整个探测输入进行扫描或计算，并为每个探测行计算哈希键的值，扫描相应的哈希存储桶并生成匹配项。
Grace 哈希联接：如果生成输入大于内存，哈希联接将分为几步进行。这称为“Grace 哈希联接”。每一步都分为生成阶段和探测阶段。首先，消耗整个生成和探测输入并将其分区（使用哈希键上的哈希函数）为多个文件。对哈希键使用哈希函数可以保证任意两个联接记录一定位于相同的文件对中。因此，联接两个大输入的任务简化为相同任务的多个较小的实例。然后将哈希联接应用于每对分区文件。
递归哈希联接：如果生成输入非常大，以至于标准外部合并的输入需要多个合并级别，则需要多个分区步骤和多个分区级别。如果只有某些分区较大，则只需对那些分区使用附加的分区步骤。为了使所有分区步骤尽可能快，将使用大的异步 I/O 操作以便单个线程就能使多个磁盘驱动器繁忙工作。
在优化过程中不能始终确定使用哪种哈希联接。因此，SQL Server 开始时使用内存中的哈希联接，然后根据生成输入的大小逐渐转换到 Grace 哈希联接和递归哈希联接。
如果优化器错误地预计两个输入中哪个较小并由此确定哪个作为生成输入，生成角色和探测角色将动态反转。哈希联接确保使用较小的溢出文件作为生成输入。这一技术称为“角色反转”。至少一个文件溢出到磁盘后，哈希联接中才会发生角色反转。
说明：您也可以显式的指定联接方式，SQL Server会尽量尊重您的选择。比如你可以这样写：inner loop join, left outer merge join, inner hash join
但是，我还是建议您不要这样做，因为SQL Server的选择基本上都是正确的，不信您可以试一下。
好了，说了一大堆理论东西，再来个实际的例子解释一下吧。
更具体执行过程
前面，我给出一张图片，它反映了SQL Server在执行某个查询的执行计划，但它反映的信息可能不太细致，当然，您可以把鼠标指标移动某个节点上，会有以下信息出现：
刚好，我装的是中文版的，上面都是汉字，我也不多说了。我要说的是另一种方式的执行过程，比这个包含更多的执行信息，而且是实际的执行情况。（当然，您也可以继续使用图形方式，在运行查询前点击工具栏上的【包括实际的执行计划】按钮）
让我们再次回到【SQL Server Management Studio】，输入以下语句，然后执行。
set statistics profile on
select v.OrderID, v.CustomerID, v.CustomerName, v.OrderDate, v.SumMoney, v.Finished
from OrdersView as v
where v.OrderDate >= '2010-12-1' and v.OrderDate < '2011-12-1';
注意：现在加了一句，【set statistics profile on 】，得到的结果如下：
可以从图片上看到，执行查询后，得到二个表格，上面的表格显示了查询的结果，下面的表格显示了查询的执行过程。相比本文的第一张图片，这张图片可能在直观上不太友好，但是，它能反映更多的信息，而且尤其在比较复杂的查询时，可能看起来更容易，因为对于复杂的查询，【执行计划】的步骤太多，图形方式会造成图形过大，不容易观察。而且这张执行过程表格能反映2个很有价值的数据（前二列）。
