Oracle有三种【yǒu sān zhǒng】🕖表连接技术，分别是嵌套连【qiàn tào lián】接、合并连【hé bìng lián】接和哈🎎希连接🚭。

1. 嵌套循【qiàn tào xún】环连接🎞 （NESTED LOOP Join）

嵌套连🚪接把要处理的【chù lǐ de】🕯数【shù】据集分为外循环【xún huán】⚽（驱动数【qū dòng shù】💸据源【jù yuán】）和内循环【nèi xún huán】⚽（被驱动【bèi qū dòng】数【shù】💸据源【jù yuán】），外循环【xún huán】⚽只执行一次【yī cì】（先执行），内循环【nèi xún huán】⚽执行的🌦次数等【cì shù děng】于外循环【xún huán】⚽执行的🌦数【shù】据集个数【shù】🐋。
这种连👧接的好处是内存使用【cún shǐ yòng】非常少【fēi cháng shǎo】。
如果驱动数【qū dòng shù】💸据源【jù yuán】有限，且被驱动【bèi qū dòng】表在🥁连接列【lián jiē liè】💂上有相应的索引🤠，则这种连👧接方式【jiē fāng shì】才是高效的🕞。
在🌯OLTP系统上🚋常见到【cháng jiàn dào】这种连👧接方式【jiē fāng shì】。

2. 排序合【pái xù hé】⛽并连接 （Sort Merge Join）

顾名思义，排序【pái xù】合🌟并就是先分别🐲对待连【duì dài lián】接的数【jiē de shù】✔据🔪集进行排序【pái xù】，然后再【rán hòu zài】合并【hé bìng】，其执行过程大致为【zhì wéi】：对表【duì biǎo】🤘A的数据【de shù jù】🔪集进行排序【pái xù】，排序【pái xù】结🐭果保存的工作区【qū】🕙A中🍯；对表【duì biǎo】🤘B的数据【de shù jù】🔪集进行排序【pái xù】，排序【pái xù】结🐭果保存在工作区【qū】🕙B中🍯；最后合🌤并工作【bìng gōng zuò】🌱区【qū】🕙A和【hé】🐗B中🍯的数据【de shù jù】🔪。
对这种连接方📃法【fǎ】，排序的【pái xù de】😒开销是【kāi xiāo shì】非常大的，和【hé】🐗排序【pái xù】工作区【qū】🕙相关的内存参【nèi cún cān】🈴数有🍴：sort_area_size和【hé】🐗sort_area_retained_size，都在在PGA中🍯。

3. 哈希连接 （Hash Join）

哈希连【hā xī lián】接处理📓的【de】两个数据集【shù jù jí】分别称为构造【wéi gòu zào】输入【shū rù】🥥（build input）和探测【hé tàn cè】输入【shū rù】🥥（probe input），构造输入【shū rù】🥥的【de】每行记录📄用于构【yòng yú gòu】造哈希【zào hā xī】表【biǎo】，探测输入【shū rù】🥥的【de】每行记录📄对哈希🕎表进行【biǎo jìn háng】🔳探测，以找出🌧符合连【fú hé lián】接条件的【de】记录。
将较小的【jiào xiǎo de】表【biǎo】作🌥为构造【wéi gòu zào】输入【shū rù】🥥，较大的【de】表【biǎo】作🌥为探测输入【shū rù】🥥，这样哈希连【hā xī lián】接的【de】🦎效率才比较高【bǐ jiào gāo】📈，在执行🛒计划中🐄，较小的【jiào xiǎo de】输入【shū rù】🥥表在前【biǎo zài qián】面，较大的【de】探测表【biǎo】🤠在后面📞。
哈希连【hā xī lián】接只有【jiē zhī yǒu】在相等连接的【de】🦎条件下才能进行🧡。
和哈希表【biǎo】工作区相关【qū xiàng guān】的【de】内存😵参数有【cān shù yǒu】：hash_area_size，也在PGA中。