破釜沉舟，优化hash join算法之symmetric hash join

2023-11-11 19:27:48

最近在做数据库内核原理的实验二的作业的时候一开始看pg代码遇到勒巨大的困难。所以在完成该作业之后希望能够将写作业的时候的经验记录下来，希望能给后面的人给带来一点作业启示。

PostgreSQL中的Hash Join算法主要用于连接两个表，其中一个表被认为是"build"表，另一个表被认为是"probe"表。Build表中的每一行都被哈希到一个哈希桶中，然后Probe表中的每一行都被哈希到相同的哈希桶中。如果两个表中的一行具有相同的哈希值，则它们被认为是匹配的。

Hash Join算法是一种非常高效的连接算法，但是它也存在一些缺点。其中一个缺点是它需要大量的内存来存储哈希表。另一个缺点是它不能很好地处理大表之间的连接。

Symmetric Hash Join算法是一种改进的Hash Join算法，它可以解决上述两个缺点。Symmetric Hash Join算法使用两个哈希表，每个表都存储一个表的哈希值。当连接两个表时，每个表中的每一行都被哈希到两个哈希表中。如果两个表中的一行具有相同的哈希值，则它们被认为是匹配的。

Symmetric Hash Join算法比Hash Join算法更有效，因为它只需要一半的内存来存储哈希表。它还可以更好地处理大表之间的连接。

以下是如何将PostgreSQL中的Hash Join算法改造为Symmetric Hash Join算法的具体步骤：

在PostgreSQL中创建一个新的函数，该函数用于计算表的哈希值。
在PostgreSQL中创建一个新的操作符类，该操作符类用于比较两个表的哈希值。
在PostgreSQL中创建一个新的连接方法，该连接方法使用Symmetric Hash Join算法来连接两个表。
在PostgreSQL中修改连接查询，以使用新的连接方法。

以下是相关的代码示例：

CREATE FUNCTION hash_table(table_name TEXT) RETURNS VOID AS $
DECLARE
    hash_table RECORD;
BEGIN
    SELECT INTO hash_table * FROM table_name;

    -- Do something with the hash table

    RETURN;
END;
$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE OPERATOR CLASS hash_operator_class USING btree AS
    FUNCTION 1 hash_table(table_name TEXT);

CREATE ACCESS METHOD symmetric_hash_join USING hash
    WITH (
        hash_function = hash_table,
        operator_class = hash_operator_class
    );

ALTER TABLE table1 ADD COLUMN hash_value TEXT;
ALTER TABLE table2 ADD COLUMN hash_value TEXT;

UPDATE table1 SET hash_value = hash_table(table1);
UPDATE table2 SET hash_value = hash_table(table2);

SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.hash_value = table2.hash_value;